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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于知识增强的文本纠错方法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：CN119670732B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411646853.2，技术领域涉及：G06F40/232；该发明授权一种基于知识增强的文本纠错方法是由余建兴;黄文鑫;张轩铭;谈一帆;汪科成;印鉴设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识增强的文本纠错方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于知识增强的文本纠错方法，涉及自然语言处理的技术领域，方法包括以下步骤：获取输入文本语句，对输入文本语句进行预处理，得到输入文本语句的主体信息；基于主体信息和输入文本语句，生成问题集，并检索与主体信息相关的事实证据，得到证据链；基于证据链，对问题集进行回答，得到问题集对应的答案；将答案与问题集组合，得到候选修改；对候选修改进行忠实度评分，对评分结果进行排序，得到评分排序结果，基于评分排序结果，确定用于输入文本语句纠错的最终答案。本发明有效避免了文本纠错过程的语义漂移和事实核查监督不足，提高文本纠错的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于知识增强的文本纠错方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识增强的文本纠错方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取输入文本语句，对所述输入文本语句进行预处理，得到输入文本语句的主体信息； S2.基于所述主体信息和所述输入文本语句，生成问题集，并检索与所述主体信息相关的事实证据，得到证据链；所述基于所述主体信息和所述输入文本语句，生成问题集，包括： 将所述输入文本语句作为上下文和所述主体信息作为答案，输入预设的问题生成器G，输出所述问题集的计算表达式如下： 其中，表示问题集，表示第i个主体信息，；利用事实证据资料库，检索与所述主体信息相关的事实证据，得到所述证据链如下： 其中，表示证据链的集合，表示每个主体信息所对应的证据链； S3.基于所述证据链，对所述问题集进行回答，得到所述问题集对应的答案，包括： 将所述证据链的集合作为所述问题集的上下文来回答所述问题集，并将所述证据链的集合和所述问题集串联输入至预设的问答模型，输出所述问题集对应的答案的计算表达式如下： 其中，表示预设的问答模型； S4.将所述答案与所述问题集组合转换成陈述性语句，将所述陈述性语句作为候选修改； S5.对所述候选修改进行忠实度评分，对评分结果进行排序，得到评分排序结果，基于所述评分排序结果，确定用于所述输入文本语句纠错的最终答案。

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