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[發(fā)明專利]一種文本校對(duì)錯(cuò)誤詞庫(kù)的自動(dòng)構(gòu)造方法和裝置在審

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201710905273.4 申請(qǐng)日: 2017-09-29
公開(公告)號(hào): CN107665190A 公開(公告)日: 2018-02-06
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 李曉妮 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 李曉妮
主分類號(hào): G06F17/27 分類號(hào): G06F17/27;G06K9/32;G06K9/72
代理公司: 北京君尚知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11200 代理人: 邱曉鋒
地址: 266555 山東省青島市*** 國(guó)省代碼: 山東;37
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 文本 校對(duì) 錯(cuò)誤 詞庫(kù) 自動(dòng) 構(gòu)造 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種文本校對(duì)錯(cuò)誤詞庫(kù)的自動(dòng)構(gòu)造方法,其特征在于,包括以下步驟:

步驟一,構(gòu)建一個(gè)大規(guī)模的正確詞庫(kù)表,并將每個(gè)詞按照在正確詞庫(kù)表中的先后順序進(jìn)行編號(hào);

步驟二,針對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)字庫(kù)中的每一個(gè)漢字,構(gòu)造一系列的字表;

步驟三,根據(jù)構(gòu)造的字表創(chuàng)建字字之間的相關(guān)度系統(tǒng)矩陣表;

步驟四,依次枚舉正確詞庫(kù)表中的每一個(gè)詞,并針對(duì)每一個(gè)詞中的每個(gè)漢字依次進(jìn)行其他漢字替換,根據(jù)相關(guān)度系統(tǒng)矩陣表計(jì)算替換一個(gè)漢字后的錯(cuò)誤詞語與正確詞語的詞語匹配相似度;

步驟五,將詞語匹配相似度的數(shù)值從大到小進(jìn)行排序,設(shè)定詞語匹配的相似度閾值,將大于閾值的詞語作為候選對(duì)象補(bǔ)充至錯(cuò)誤詞庫(kù)。

2.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述正確詞庫(kù)表包括:新華詞典、漢語分詞詞表、成語詞典庫(kù)、古詩(shī)詞名句以及特定專業(yè)領(lǐng)域詞庫(kù)。

3.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述字表包括:拼音編碼表、偏旁部首表和五筆字型編碼表。

4.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述相關(guān)度系統(tǒng)矩陣表包括不同詞之間相對(duì)應(yīng)位置處漢字的相關(guān)度值,計(jì)算規(guī)則如下:

1)兩個(gè)字相同,相關(guān)度為2;

2)兩個(gè)字不同,但拼音相同或相近,則相關(guān)度為1;

3)兩個(gè)字不同,但字形相近,即漢字主體部首結(jié)構(gòu)相同,則相關(guān)度為1;

4)兩個(gè)字不同,但五筆編碼相同或相近,則相關(guān)度為1;

5)否則,相關(guān)度為0。

5.如權(quán)利要求4所述的方法,其特征在于,所述字形相近的判斷方法,包括人工輔助方法、OCR識(shí)別方法和機(jī)器自動(dòng)圖像匹配識(shí)別方法。

6.如權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述人工輔助方法包括以下步驟:

1)人工將所有漢字的偏旁部首進(jìn)行拆分;

2)指定漢字本身的主體結(jié)構(gòu)部首,形成漢字偏旁部首構(gòu)成表;

3)當(dāng)判斷是否為字形相近時(shí),讀取每個(gè)漢字的偏旁部首構(gòu)成和主體結(jié)構(gòu)部首,并進(jìn)行比較;

4)當(dāng)待比較的兩個(gè)漢字的主體結(jié)構(gòu)部首相同時(shí)則判斷為字形相近,否則判斷為字形不相近。

7.如權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述OCR識(shí)別方法包括以下步驟:

1)將每個(gè)漢字經(jīng)過電腦編輯排版后打印輸出;

2)接著將打印后的每個(gè)漢字經(jīng)過掃描處理后進(jìn)行OCR識(shí)別;

3)在OCR識(shí)別結(jié)果集合中選擇排名靠前的文字對(duì)象,作為該漢字對(duì)應(yīng)的字形相近候選字存儲(chǔ)在子集合中;

4)通過判斷兩個(gè)漢字是否屬于同一個(gè)子集合來判斷他們是否為字形相近。

8.如權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述機(jī)器自動(dòng)圖像匹配識(shí)別方法包括以下步驟:

1)提取易錯(cuò)字、形近字圖像集合中每個(gè)字符圖像的多維的方向線素特征;

2)根據(jù)每個(gè)字符圖像的多維的方向線素特征,通過最大最小距離法對(duì)字符圖像進(jìn)行圖像聚類。

9.如權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,當(dāng)所述詞語匹配相似度的數(shù)值相同時(shí),候選詞語的優(yōu)先級(jí)次序如下:

1)音同且形近;

2)音近且形近;

3)形近;

4)音同;

5)音近。

10.一種文本校對(duì)錯(cuò)誤詞庫(kù)的自動(dòng)構(gòu)造裝置,其特征在于,包括:

正確詞庫(kù)表構(gòu)造模塊,負(fù)責(zé)構(gòu)建一個(gè)大規(guī)模的正確詞庫(kù)表,并將每個(gè)詞按照在正確詞庫(kù)表中的先后順序進(jìn)行編號(hào);

漢字字表構(gòu)造模塊,負(fù)責(zé)針對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)字庫(kù)中的每一個(gè)漢字,構(gòu)造一系列的字表;

相關(guān)度系統(tǒng)矩陣表構(gòu)造模塊,負(fù)責(zé)依據(jù)漢字字表構(gòu)造模塊產(chǎn)生的字表,創(chuàng)建字字之間的相關(guān)度系統(tǒng)矩陣表;

詞語匹配相似度計(jì)算模塊,負(fù)責(zé)依次枚舉正確詞庫(kù)表構(gòu)造模塊產(chǎn)生的正確詞庫(kù)表中的每一個(gè)詞,并針對(duì)每一個(gè)詞中的每個(gè)漢字依次進(jìn)行其他漢字替換,根據(jù)相關(guān)度系統(tǒng)矩陣表計(jì)算替換一個(gè)漢字后的錯(cuò)誤詞語與正確詞語的相似度;

錯(cuò)誤詞語選擇模塊,負(fù)責(zé)將詞語匹配相似度計(jì)算模塊計(jì)算得到的詞語匹配相似度的數(shù)值從大到小進(jìn)行排序,設(shè)定詞語匹配的相似度閾值,將大于閾值的詞語作為候選對(duì)象補(bǔ)充至錯(cuò)誤詞庫(kù)。

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1、專利原文基于中國(guó)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

2、支持發(fā)明專利 、實(shí)用新型專利、外觀設(shè)計(jì)專利(升級(jí)中);

3、專利數(shù)據(jù)每周兩次同步更新,支持Adobe PDF格式;

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