文本处理方法、装置、电子设备和可读存储介质.pdf
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文本处理方法、装置、电子设备和可读存储介质.pdf
本申请实施例提供了一种文本处理方法、装置、电子设备和可读存储介质,涉及计算机技术领域。在本申请实施例中,本申请实施例可以接收目标文本,并对目标文本进行文本规则检测和模型检测。进一步的,本申请实施例可以根据规则检测的结果和模型检测的结果,对目标文本进行纠错处理,从而确定目标文本对应的纠错文本。其中,由于本申请实施例在对目标文本进行纠错的过程中,既对目标文本进行了文本规则检测,也对目标文本进行了模型检测,因此,本申请实施例可以从多个维度对目标文本进行纠错,实现了对目标文本的全面纠错。
文本处理方法、装置、电子设备和可读存储介质.pdf
本申请实施例提供了一种文本处理方法、装置、电子设备和可读存储介质,涉及计算机技术领域。在本申请实施例中,本申请实施例会先通过根据第一预定比例的原始样本进行训练得到的目标模型筛选出目标样本,再通过目标样本训练语法检测模型。因此,本申请实施例可以先准确筛选出特定类型的目标样本,在根据特定类型的目标样本构建目标训练集,从而更有效地训练语法检测模型。因此,通过本申请实施例,通过基于目标训练集训练后的语法检测模型,可以使得语法检测模型能够更准确地进行语法检测,从而提高语法错误检测的准确度。
文本处理方法、装置、电子设备和可读存储介质.pdf
本申请公开了一种文本处理方法、装置、电子设备和可读存储介质,属于图像处理技术领域。该方法包括:获取待处理图像,并对所述待处理图像进行文本识别,得到文本识别结果,所述文本识别结果包括待处理图像中关键词的位置信息;基于所述关键词的位置信息获取所述待处理图像中目标对象的位置信息,所述目标对象与所述关键词对应;根据所述待处理图像中目标对象的位置信息确定目标文本内容,并输出所述目标文本内容。本申请通过利用关键词的位置信息来获取目标对象的位置信息可以提高文本提取的准确性。
文本处理方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本申请实施例提供了一种文本处理方法、装置、电子设备及可读存储介质,涉及人工智能领域,该方法包括:获取多个初始文本,基于多个初始文本,构建训练数据集;基于训练数据集对初始神经网络模型进行训练,直至模型的目标函数的值满足训练结束条件;将训练结束后的特征提取模块作为文本相似度判断模型的文本特征提取模块,对文本相似度判断模型再次进行训练,得到最终的文本相似度判断模型,文本相似度判断模型包括级联的文本特征提取模块和第二文本相似度预测模块。在本申请实施例中所构建的训练数据集为弱监督文本相似语料,可以无需人工标注标签数
话题文本处理方法、装置、电子设备及可读存储介质.pdf
本发明实施例提供了一种话题文本处理方法、装置、电子设备及可读存储介质,该方法中,基于网络平台的用户搜索记录,确定网络平台内的热点词,以及,获取网络平台对应的候选话题文本。基于热点词对候选话题文本进行匹配,以从候选话题文本中选择与热点词相关联的候选话题文本,作为目标话题文本。基于目标话题文本,在网络平台中进行话题投放。相较于直接投放的方式,本发明实施例中先基于用户搜索记录,确定网络平台内的热点词。最终投放时,基于该热点词语选择与当前热点相关联的目标话题文本进行投放,确保最终投放的目标话题文本更符合网络平台中