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SSEM:基于跨度语义增强的中文拼写纠错方法

SSEM:Span-based Semantic Enhancement Method for Chinese Spelling Correction

  • 摘要: 中文文本中每个字的语义并非孤立存在,而是与其他位置的字存在语义上的联系。然而现有中文拼写纠错方法通常只考虑文本中近邻词汇的语义信息,不能充分捕捉到远端词汇间的语义关联,影响文本的全局语义理解,导致纠错性能不佳。因此,该文提出了一种基于跨度语义增强的中文拼写纠错方法,通过引入字与字之间的跨度语义,增强文本整体语义,进而提升中文拼写纠错方法的性能。该方法是设计一种新颖的跨度语义增强模块,模块通过全面捕捉文本中任意两个字之间的语义关联性,学习全局的跨度语义表示,其不仅捕捉了近邻字词的直接联系,还深入挖掘了文本中的远距离语义依赖。该方法在SIGHAN13、SIGHAN14和SIGHAN15基准上的多项实验结果均有提升,验证了所提方法的有效性。

     

    Abstract: Current Chinese spelling correction methods usually only consider adjacent word semantics, missing distant word connections. This paper proposes a span-based semantic enhancement method for Chinese spelling correction. The method strengthens the text's overall semantics by a novel span-based semantic enhancement module that captures semantic associations between any two characters. This module not only captures direct neighboring connections but also explores long-distance semantic dependencies. Experiments on the SIGHAN13, SIGHAN14, and SIGHAN15 benchmarks demonstrate the method's effectiveness.

     

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