基于深度思考对话大模型的智能纠错方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于深度思考对话大模型的智能纠错方法及系统，包括接收待检测文本，采用预先构建的多模块化提示指令引导大语言模型对待检测文本执行内容修正与校验任务，生成包含结构化错误信息和修正建议的初步处理结果；基于待检测文本上下文信息对初步处理结果中的错误定位进行精确校准，并通过语义验证、知识图谱验证和历史验证三种验证机制进行检验，生成最终处理结果并存储至数据存储单元；将最终处理结果通过数据流传输方式进行实时解析，在用户界面上展示解析结果并同步高亮显示待检测文本中的相应位置。本发明专利技术能精准定位错误、减少模型幻觉，确保术语和事实性内容的正确性，为新媒体内容审核提供了高效、可靠的解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于人工智能与自然语言处理的，尤其涉及一种基于深度思考对话大模型的智能纠错方法及系统。

技术介绍

1、随着deepseek深度思考大模型的突破性发展，新媒体平台的内容审核正迎来革命性变革，对内容安全审核提出更高要求。传统审核方法依赖关键词过滤和规则匹配，简单易实现，但局限性明显：关键词匹配无法识别语义错误，静态规则库难以适应网络用语及新兴违规形式的快速演变。基于机器学习的自然语言处理模型已广泛应用于文本纠错，但早期统计模型（如n-gram）仅能处理简单拼写错误，复杂语法和语义理解能力不足。深度学习模型（如rnn、lstm）虽提升了纠错性能，但上下文理解和长距离依赖处理仍有限。

2、近年来，基于transformer的大语言模型（如gpt、bert）在语义理解和纠错任务中表现优异，却面临知识更新滞后、同音错别字及专业术语识别率低、模型可解释性不足等挑战。deepseek大模型凭借强大的语义理解和逻辑推理能力，为内容审核提供了新机遇，但其索引定位短板导致错误定位不准，误判和漏检率较高。如何深度结合deepseek模型，构建高效、精准、可解本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：包括，

2.根据权利要求1所述的基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：所述多模块化提示指令包括，

3.根据权利要求2所述的基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：所述基于待检测文本上下文信息对初步处理结果中的错误定位进行精确校准包括，

4.根据权利要求1所述的基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：所述语义验证包括，

5.根据权利要求1所述的基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：所述知识图谱验证包括，

6.根据权利要求1所述的基...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：包括，

2.根据权利要求1所述的基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：所述多模块化提示指令包括，

3.根据权利要求2所述的基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：所述基于待检测文本上下文信息对初步处理结果中的错误定位进行精确校准包括，

4.根据权利要求1所述的基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：所述语义验证包括，

5.根据权利要求1所述的基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：所述知识图谱验证包括，

6.根据权利要求1所述的基于深度思考对话大模型的智能纠错方法，其特征在于：所述历史验证包括，...

【专利技术属性】
技术研发人员：麦淼，罗小龙，李梓华，王梦环，
申请(专利权)人：广东南方智媒科技有限公司，
类型：发明
国别省市：