基于上下文融合思维链的中文文本纠错方法、装置及设备

本申请涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于上下文融合思维链的中文文本纠错方法、装置及设备，方法包括：基于预训练语言模型对待纠错的中文文本数据进行特征编码，执行多粒度特征融合，应用上下文感知注意力机制增强上下文表示，基于增强型上下文表示检测错误字符位置并确定错误类型；动态生成错误分析过程；结合思维链推理过程对错误进行纠正，生成纠正后的文本及对应思维链纠错依据。由此，通过多粒度特征融合与思维链推理的创新结合，不仅提高了中文文本纠错的准确率，特别是对复杂错误类型的处理能力，还实现了纠错过程的可解释性，为用户提供清晰、可理解的纠错依据，显著提升纠错系统的实用性与用户体验。