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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种中文文本拼写检查方法、系统、装置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：CN117009914B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310664893.9，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种中文文本拼写检查方法、系统、装置及存储介质是由苏锦钿;谢允昊设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中文文本拼写检查方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种中文文本拼写检查方法、系统、装置及存储介质，属于自然语言处理领域。其中方法包括将输入文本分词的语义信息、拼音信息与文字结构信息通过对应的预训练编码器进行特征提取；得到三种模态信息后，再通过神经网络进行特征融合从而获取输入文本在多模态上的特征信息；最后基于该特征信息对输入文本的每个分词进行检错和纠错。本发明综合了中文汉字在语义、读音和字型结构上的多种信息，能够提升模型在中文文本的拼写检查中的性能。

本发明授权一种中文文本拼写检查方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种中文文本拼写检查方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取原始文本，根据原始文本中获取文本分词序列、拼音字符串序列以及字型图片特征向量序列； S2、根据拼音字符串序列以及字型特征向量序列对拼音编码器BERT与字型编码器BERT分别进行预训练； S3、将文本分词序列、拼音字符串序列以及字型图片特征向量序列分别输入经过预训练的文本编码器BERT、拼音编码器BERT和字型编码器BERT，分别获取原始文本在语义、字音和字型上的特征向量，表示为 S4、将特征向量进行特征融合，获得融合了语义、字音和字型特征的特征隐藏向量 S5、将特征隐藏向量输入到预设的检错BERT和纠错BERT，获得原始文本中每个字的错误概率，以及应该被修改为其他字的概率分布； 所述步骤S2，包括： 将拼音字符串序列中15%的位置进行按以下规则进行处理：80%替换成相似拼音的离散编码，10%随机替换成另一个拼音的离散编码以及10%维持不变； 将字型特征向量序列中15%的位置进行按以下规则进行处理：80%替换成相似字的特征向量，10%随机替换成另一个字的特征向量以及10%维持不变； 将修改后的序列作为输入，原始序列作为输出，编码器BERT输出修改位置的概率分布，并通过概率分布与原始位置的真实值比较，得到损失值并进行反向传播，最终拼音编码器BERT和字型编码器BERT分别学习到字与字之间拼音以及字型特征之间的关系； 所述步骤S5，包括： 将特征隐藏向量输入到检错BERT，得到最后一层的特征隐藏向量，将经过维度为的线性层以及Softmax，得到该位置出错的概率，其中det代表检错，代表检错BERT模型的层数，，代表隐藏向量的维度； 将特征隐藏向量输入到纠错BERT，得到最后一层的特征隐藏向量，其中cor代表纠错模块，代表纠错BERT模型的层数； 将向量与相加，经过维度为的线性层再通过Softmax层，得到该位置关于词表中所有汉字的概率分布，其中cor代表纠错，维度为，V为词表大小，取中最高的概率的汉字为最终的纠错结果。

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