技術(shù)特征：

1.一種基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述步驟1包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述步驟2包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述步驟3包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述步驟4包括：

6.一種基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練系統(tǒng)，其特征在于，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練系統(tǒng)，其特征在于，所述模塊m1包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練系統(tǒng)，其特征在于，所述模塊m2包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練系統(tǒng)，其特征在于，所述模塊m3包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練系統(tǒng)，其特征在于，所述模塊m4包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種基于對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語法糾錯(cuò)模型訓(xùn)練方法和系統(tǒng)，包括：步驟1：使用預(yù)訓(xùn)練模型作為生成器，預(yù)測每個(gè)位置上概率最大的單詞組成句子，用于后續(xù)判別器的判別以及輸入到另一個(gè)生成器繼續(xù)生成；步驟2：構(gòu)建一個(gè)判別器，用來判別輸入的句子是由生成器生成的還是真實(shí)數(shù)據(jù)；步驟3：基于兩個(gè)生成器以及兩個(gè)判別器，構(gòu)建CycleGan網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)生成器與判別器之間的博弈；步驟4：計(jì)算交叉熵?fù)p失，用于反向傳播進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的更新。本發(fā)明自動(dòng)進(jìn)行，避免了人工標(biāo)注的高額成本，同時(shí)訓(xùn)練出的生成器可直接作為語法糾錯(cuò)的模型，并不需要再添加額外的模型結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練過程更加簡單。

技術(shù)研發(fā)人員：王新忠,劉功申,張倬勝,孟魁
受保護(hù)的技術(shù)使用者：上海交通大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15