融合MLP与循环神经网络算法的语法自动纠错方法研究 |
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引用本文: | 魏文萍,郭渠成.融合MLP与循环神经网络算法的语法自动纠错方法研究[J].自动化与仪器仪表,2023(10):135-138. |
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作者姓名: | 魏文萍 郭渠成 |
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作者单位: | 1. 咸阳职业技术学院;2. 西安建筑科技大学 |
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基金项目: | 2023年咸阳职业技术学院教学改革研究项目《高校英语课程思政实现路径的创新研究》(2023JYB24); |
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摘 要: | 为了进一步提升语法自动纠错技术的实用性,研究对以循环神经网络为核心的Sep2Sep模型进行优化改进,引入双向LSTM循环神经网络,将基于双向LSTM的Sep2Sep模型与MLP神经网络相结合构建语法自动纠错系统,并通过测试实验验证语法自动纠错系统的准确率。研究结果表明,研究所设计的语法自动纠错系统F0.5值为56.37,P值和R值分别为66.78和35.09,检测准确率较高。纠错系统的运行响应时间保持在1.34 s,能在多个检测目标并发情况下进行快速系统响应。研究利用双向LSTM和MLP神经网络解决传统纠错模型的梯度爆炸问题,并采用分布式架构提升自动纠错系统的运行能力,对进一步加强自动语法纠错技术的实用性具有重要意义。
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关 键 词: | 双向LSTM MLP Sep2Sep 语法纠错 |
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