一种模型训练方法、文本纠错方法及相关产品

本申请实施例提供了一种模型训练方法、文本纠错方法及相关产品，涉及机器学习技术领域。本申请提供的的模型训练方法通过引入包含拼写错误、语法错误、逻辑错误及格式错误等多种错误类型的模型训练数据，能够全面覆盖并识别待纠错文本中可能存在的各类错误。并且，通过机器学习模型的第一子模型对文本数据的分词结果进行掩蔽处理，通过第二子模型对文本数据的分词结果进行打乱处理，并根据标注数据、掩蔽处理后的结果和打乱处理后的结果训练机器学习模型，不仅增强了机器学习模型对错误模式的识别能力，还促进了机器学习模型对正确文本结构的学习能力，使得文本纠错模型在进行文本纠错时表现出更高的准确率。