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龙图腾网获悉中国兵工物资集团有限公司申请的专利一种基于模型融合和场景自适配的中文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：CN120975078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511090344.0，技术领域涉及：G06F40/232；该发明授权一种基于模型融合和场景自适配的中文文本纠错方法是由吴波;翟希辰;周剑桥;张烜通;王皓宇;赵可昕;张冕宸设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模型融合和场景自适配的中文文本纠错方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于模型融合和场景自适配的中文文本纠错方法，属电数字数据处理领域，解决了单一模型语言表征能力有限且泛化能力不足，传统模型级联方式存在信息冗余和静态融合，同时通用纠错模型未针对特定场景优化导致纠错性能受限的问题。包括待纠错文本输入训练好的文本场景识别模型，获得对应的场景类别；基于场景类别，加载与该场景对应的训练好的三通路互纠错模型参数；将待纠错文本输入至加载参数后的三通路互纠错模型中，生成第一、第二和第三纠错结果；其中，三通路互纠错模型包括并行的第一、第二和第三互纠错通路；基于第一、第二和第三纠错结果进行逐字投票，获得待纠错文本对应的纠错后的文本。实现了分场景自适配高效纠错。

本发明授权一种基于模型融合和场景自适配的中文文本纠错方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型融合和场景自适配的中文文本纠错方法，其特征在于，包括： 将待纠错文本输入训练好的文本场景识别模型，获得对应的场景类别； 基于所述场景类别，加载与该场景对应的训练好的三通路互纠错模型参数；将所述待纠错文本输入至加载参数后的三通路互纠错模型中，生成第一、第二和第三纠错结果；其中，所述三通路互纠错模型包括并行的第一、第二和第三互纠错通路； 基于所述第一、第二和第三纠错结果进行逐字投票，获得所述待纠错文本对应的纠错后的文本； 所述第一互纠错通路，依次包括第一编码器、第一跨模型注意力层和T5解码器，用于对所述待纠错文本进行纠错得到第一纠错结果； 所述第二互纠错通路，依次包括第二编码器、第二跨模型注意力层和ERNIE分类器，用于对所述待纠错文本进行纠错得到第二纠错结果； 所述第三互纠错通路，依次包括第三编码器、第三跨模型注意力层和BERT分类器，用于对所述待纠错文本进行纠错得到第三纠错结果； 其中，所述第一编码器包括并行编码的BERT编码器和ERNIE编码器；所述第二编码器包括并行编码的BERT编码器和T5编码器；所述第三编码器包括并行编码的ERNIE编码器和T5编码器； 所述第一编码器中BERT编码器和ERNIE编码器的嵌入层的隐藏向量维度、所述第二编码器中BERT编码器和T5编码器的嵌入层的隐藏向量维度，以及所述第三编码器中ERNIE编码器和T5编码器的嵌入层的隐藏向量维度均相同； 所述第一跨模型注意力层基于所述第一编码器中BERT编码器和ERNIE编码器的编码结果的重要性进行加权融合得到加权后的第一编码特征；所述T5解码器对所述第一编码特征进行分类得到第一纠错结果； 所述第二跨模型注意力层基于所述第二编码器中BERT编码器和T5编码器的编码结果的重要性进行加权融合得到加权后的第二编码特征；所述ERNIE分类器对所述第二编码特征进行分类得到第二纠错结果； 所述第三跨模型注意力层基于所述第三编码器中ERNIE编码器和T5编码器的编码结果的重要性进行加权融合得到加权后的第三编码特征；所述BERT分类器对所述第三编码特征进行分类得到第三纠错结果。

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