基于Transformer模型的中文文本自动校对研究

提出将Transformer模型应用于中文文本自动校对领域。Transformer模型与传统的基于概率、统计、规则或引入BiLSTM的Seq2Seq模型不同,该深度学习模型通过对Seq2Seq模型进行整体结构改进,从而实现中文文本自动校对。通过使用公开数据集对不同模型进行对比实验,采用准确率、召回率与F1值作为评价指标,实验结果表明,Transformer模型相比较于其他模型,在中文文本自动校对的性能上有了大幅提升。