買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉貴州大學;貴州耕云科技有限公司申請的專利一種基于ELECTRA-GCNN-CRF模型的中文文本語法錯誤檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114840640B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210382738.3，技術領域涉及：G06F16/334；該發明授權一種基于ELECTRA-GCNN-CRF模型的中文文本語法錯誤檢測方法是由黃瑞章;陳柏霖;王天極;秦永彬;陳艷平設計研發完成，并于2022-04-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于ELECTRA-GCNN-CRF模型的中文文本語法錯誤檢測方法在說明書摘要公布了：本發明是一種基于ELECTRA?GCNN?CRF模型的中文文本語法錯誤檢測方法。本發明涉及自然語言處理技術領域，本發明將文本語法錯誤檢測視為序列標注任務，在輸入層使用ELECTRA預訓練語言模型替換BERT模型，避免預訓練階段與微調階段數據不匹配的問題；通過GCNN獲取文本的局部信息，減輕語法錯誤對上下文語義的影響；通過CRF得到表示文本中包含的語法錯誤范圍和類型的標簽序列,最后輸出語法錯誤檢測結果。本發明通用性較強，無需人工提取詞法句法特征，節約了人力和時間成本，效果較好，滿足了中文語法錯誤自動檢測的需求。

本發明授權一種基于ELECTRA-GCNN-CRF模型的中文文本語法錯誤檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于ELECTRA-GCNN-CRF模型的中文文本語法錯誤檢測方法，其特征是：所述方法包括： 步驟1：在輸入層使用ELECTRA預訓練語言模型替換BERT模型，取判別器作為最終的ELECTRA預訓練語言模型； 步驟2：建立GCNN網絡，在卷積網絡中添加門控和殘差機制，獲取文本的局部信息，減輕語法錯誤對上下文語義的影響； 所述步驟2具體為： 將每句話的字所對應的字向量直接作為輸入，給殘差門控卷積神經網絡進行進一步處理；殘差門控卷積神經網絡由多個GCNN單元組成，每個GCNN單元包含帶門控機制的卷積核和殘差單元； GCNN單元內的操作通過下式表示： 其中，表示由輸入層得到的隱藏層向量，表示卷積操作，表示sigmoid激活函數，表示向量的哈達瑪積，表示經過門控卷積單元的局部特征向量，表示層歸一化，表示向量相加，表示經過GCNN得到的文本特征向量； 步驟3：通過CRF獲取文本標簽的依賴關系； 步驟4：輸出起始位置，結束位置和語法錯誤類型格式的三元組，將三元組作為輸出的語法錯誤檢測結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人貴州大學;貴州耕云科技有限公司，其通訊地址為：550025 貴州省貴陽市花溪區花溪大道南段2708號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。