基于机器学习的文本检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及自然语言处理技术领域，具体公开了一种基于机器学习的文本检测方法、装置、计算机设备及存储介质。其中方法包括：获取待检测文本，并对待检测文本进行预处理，获得待检测中文文本和/或待检测英文文本；待检测文本中包括待检测中文文本和待检测英文文本时，基于预设的第一文本检测模型、预设的第二文本检测模型、预设的专有名词字典以及预设的规则数据库，对待检测中文文本和待检测英文文本进行检测，获得所待检测文本的检测结果。通过上述方式，可以在待检测文本中包含英文文本和中文文本时，根据中文文本和英文文本的各自特点，选择合适的模型分别对中文文本和英文文本进行文本检测，进而提高中英文混合文本的检测准确率。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及自然语言处理，尤其涉及一种基于机器学习的文本检测方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

1、随着人工智能技术的发展和普遍性应用，利用人工智能识别获得的文本普遍出现，例如，从用户语音中识别出文本或从图像中识别出文本。然而，由于识别模型的缺陷，通过人工智能识别获得的文本会出现错误，如语法错误和拼写错误等。目前虽然存在一些自动语法检查工具，但这些自动语法检查工具大多关注于英文语法，而对中文和英文混合的文本则无法实现准确的语法检查。因此如何提高中英文混合文本检测的准确度成为了亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种基于机器学习的文本检测方法、装置、计算机设备及存储介质，以提高中英文混合文本检测的准确度。

2、第一方面，本申请提供了一种基于机器学习的文本检测方法，所述方法包括：

3、获取待检测文本，并对所述待检测文本进行预处理，获得待检测中文文本和/或待检测英文文本，其中，所述待检测文本包括待检测网页中的文本或用户输入的文本；

4、在所述待检测文本中包括所本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的文本检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的文本检测方法，其特征在于，所述对所述待检测文本进行预处理，获得待检测中文文本和/或待检测英文文本，包括：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的文本检测方法，其特征在于，所述当所述中文分词的位置不相邻时，将与所述中文分词相邻的英文分词进行翻译，获得所述英文分词对应的中文翻译分词，和/或当所述中文分词的位置不相邻时，将与所述中文分词相邻的英文分词进行翻译，获得所述英文分词对应的中文翻译分词之后，还包括：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的文本检测方法，其特征...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的文本检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的文本检测方法，其特征在于，所述对所述待检测文本进行预处理，获得待检测中文文本和/或待检测英文文本，包括：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的文本检测方法，其特征在于，所述当所述中文分词的位置不相邻时，将与所述中文分词相邻的英文分词进行翻译，获得所述英文分词对应的中文翻译分词，和/或当所述中文分词的位置不相邻时，将与所述中文分词相邻的英文分词进行翻译，获得所述英文分词对应的中文翻译分词之后，还包括：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的文本检测方法，其特征在于，所述基于所述第一检测结果和所述第二检测结果，生成所述待检测文本的检测结果之后，还包括：

5.根据权利要求4所述的基于机器学习的文本检测方法，其特征在于，所述在所述检测结果为存在语法错误和/...

【专利技术属性】
技术研发人员：周兆丰，
申请(专利权)人：深圳市瑞云科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：