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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于指针网络的乱序文本纠错方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119623464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411679874.4，技术领域涉及：G06F40/284；该发明授权一种基于指针网络的乱序文本纠错方法是由倪瑞;王进;杜雨露;母雪豪设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于指针网络的乱序文本纠错方法在说明书摘要公布了：本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种基于指针网络的乱序文本纠错方法；包括：获取纠错文本数据并构造标签；提取纠错文本数据的词级特征向量；根据纠错文本的词级特征向量提取局部特征向量；拼接词级特征向量与局部特征向量以构造融合特征向量；根据融合特征向量，采用查询机制构建span指针得分表和next指针得分表；根据span指针得分表缩小next指针得分表；根据span得分表和next指针得分表对乱序文本进行重排序，得到最终纠正后的文本；计算模型总损失并根据总损失调整模型参数，得到训练好的乱序文本纠错模型；使用训练好的模型进行文本纠错；本发明提高了自动校对系统准确率，且模型推理速度更快。

本发明授权一种基于指针网络的乱序文本纠错方法在权利要求书中公布了：1.一种基于指针网络的乱序文本纠错方法，其特征在于，包括：获取待纠错的乱序文本并将其输入到训练好的乱序文本纠错模型中进行处理，得到纠正后的文本； 乱序文本纠错模型的训练过程包括： S1：获取纠错文本数据并构造标签；构造标签的过程为：记录纠错文本数据中需要调整顺序的文字段在文本中的位置，作为span指针得分表的标签，并同时记录当前需要调整的文本段的结束位置和下一个纠正后的相邻文本段的起始位置作为next指针得分表的标签； S2：提取纠错文本数据的词级特征向量； S3：根据纠错文本的词级特征向量提取局部特征向量；拼接词级特征向量与局部特征向量以构造融合特征向量； S4：根据融合特征向量，采用查询机制构建span指针得分表和next指针得分表；构建span指针得分表和next指针得分表的过程包括： S41：将融合特征向量输入到一个全连接神经网络将其转换为适用于提取span指针的高维特征空间并在最后一个维度上进行切分，得到矩阵Q1、K1； S42：将融合特征向量输入到另一个全连接神经网络将其转换为适用于提取next指针的高维特征空间并在最后一个维度上进行切分，得到矩阵Q2、K2； S43：根据查询机制，分别利用矩阵Q1、K1以及矩阵Q2、K2计算得到span指针得分表和next指针得分表；计算span指针得分表的公式为： 其中，span表示span指针得分表，mask表示掩码矩阵，inner_dim1表示Q1、K1矩阵在最后一个维度上的大小，Trailmaskspan表示上三角渐衰减矩阵；i、j分别表示二维矩阵的行、列位置；seq_len表示矩阵的大小； 计算next指针得分表的公式为： 其中，next表示next指针得分表，inner_dim2表示Q2、K2矩阵在最后一个维度上的大小，Trailmasknext表示系数矩阵，span_matrixi,j表示span_matrix矩阵中第i行第j列的元素值；span_matrix矩阵为将span指针得分表中大于0的位置置1，小于等于0的位置置0得到； S5：根据span指针得分表缩小next指针得分表； S6：根据span指针得分表和next指针得分表对乱序文本进行重排序，得到最终纠正后的文本； S7：计算模型总损失并根据模型总损失调整模型参数，得到训练好的乱序文本纠错模型。

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