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作者：任俊;黄瑞章;
单位：贵州大学文本计算与认知智能教育部工程研究中心;贵州大学公共大数据国家重点实验室;贵州大学计算机科学与技术学院;
摘要：中文拼写纠错旨在检测和纠正中文文本的拼写错误，现有方法已尝试将字符相似性建模成图结构信息。但目前方法的图结构忽略汉字之间的深层音近关系，并缺少充分发挥字音和字形作用的多模态信息融合方法。因此，本文根据汉字的声母韵母信息和拼音的重要度得到拼音相似关系，结合汉字形近关系来构建汉字相似拼音-形近异构图。在该图上使用异构图卷积来互补使用汉字的音形信息，充分融合汉字的声韵和形状信息。该方法在SIGHAN15(Special Interest Group on Chinese Language Processing 15)基准上句子纠正级的F1值超过所有的对比方法，并在SIGHAN13基准上媲美最优的对比方法，验证了该方法的有效性。
关键词：中文拼写纠错;;多模态信息融合方法;;字符相似性;;拼音相似关系
基金资助：国家自然科学基金（62066007）;; 贵州省科技支撑计划项目（2022277）
