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龙图腾网获悉中移动信息技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利问句纠错方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115688748B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202110850150.1，技术领域涉及：G06F40/232；该发明授权问句纠错方法、装置、电子设备及存储介质是由钟维坚;何庆;徐海勇;陶涛;尚晶;田风;林锋;覃志智;唐苏东设计研发完成，并于2021-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本问句纠错方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种问句纠错方法、装置、电子设备及存储介质，采用了问句纠错模型，该问句纠错模型包括编码层和解码层，编码层包括第一类卷积神经网络层以及Transformer层的编码端，解码层包括第二类卷积神经网络层以及Transformer层的解码端。问句纠错模型在训练时使用的问句文本样本以及问句文本样本对应的修正问句文本样本，可以根据实际训练需要得到的问句纠错模型的精确度进行选取，从而解决N‑gram模型中N过大时，模型参数空间过大的问题。而且，由于问句纠错模型应用了词向量，由于词向量是一种分布式特征表示，通过词向量能考虑到词的语义，可以很好的缓解传统统计词表征的高稀疏特点。

本发明授权问句纠错方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种问句纠错方法，其特征在于，包括： 获取包含有错误问句文本以及所述错误问句文本的上下文文本的待纠错问句文本，并确定所述待纠错问句文本的词向量以及字节对编码文本； 将所述词向量以及所述字节对编码文本输入至问句纠错模型的编码层，得到所述编码层输出的所述待纠错问句文本的错误属性特征； 将所述错误属性特征输入至所述问句纠错模型的解码层，得到所述解码层输出的所述待纠错问句文本的修正问句文本； 其中，所述编码层包括第一类卷积神经网络层以及Transformer层的编码端，所述解码层包括第二类卷积神经网络层以及Transformer层的解码端，所述问句纠错模型基于包含有错误信息的问句文本样本以及所述问句文本样本对应的修正问句文本样本训练得到； 所述将所述词向量以及所述字节对编码文本输入至问句纠错模型的编码层，得到所述编码层输出的所述待纠错问句文本的错误属性特征，具体包括： 将所述字节对编码文本输入至所述第一类卷积神经网络层，得到所述第一类卷积神经网络层输出的所述词向量对应的分词文本的位置编码特征； 基于所述词向量对应的分词文本的位置编码特征，确定所述词向量对应的聚合特征； 将所述聚合特征输入至所述Transformer层的编码端，得到所述Transformer层的编码端输出的所述聚合特征对应的错误属性特征。

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