這三個維度不能概括整體的成分質量。還有，需要很深的神經網絡。可以從成分中得到分數。Youdao評分模型的主要框架如下。i是某句話的“單詞”，各句通過卷積神經網絡編碼為“文意向量”。
這些語義向量最終被遞歸神經網絡和注意力機制編碼為作品的總和。論文的驗證和論文的制作。一般來說，語法評估和注釋生成的解決方案思想比較容易理解，但是如果模型能夠自動修正語法錯誤，則解決起來似乎比較困難。
還在用最終模型訓練嗎？深度神經網絡自身是否能執行“糾錯”功能確實無法確認。果然，給人一種語法錯誤很多的印象。“語言的意思”這個詞更是不過時。正確的解決方法也很有趣。
首先，對于簡單的拼寫校正，可以基于命名實體識別（基于BERT）和統計模型給出分數，并且可以基于諸如詞典和編輯距離等許多功能來確定拼寫是否有問題。然后，為了語法上糾正突出部分，Youdao定義為直接學習Transformer的強大擬合能力和Youdao積累的數據量，從而產生從序列到序列的問題。
語法錯誤修正模型的想法好像不難，但是重要的是Transformer對數據量的要求很高。在機器翻譯領域，經過語法的修改，能找到很多與語法錯誤相關的文章嗎？據說這里使用了轉移和對抗學習方法。因為
沒有大量的標記數據，所以根據實際用戶的錯誤分布生成大量的“疑似主體”，首先用于訓練Transformer模型。然后，由于語法錯誤而修改的實際標記數據非常珍貴。登錄網站。論文的檢查免費。
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這樣的訓練模式，我們可以學習Transformer如何修改錯誤的句子。以上是自動糾錯的主要思想。如果應用于
有道辭典的應用，還有很多挑戰。優道還使用知識蒸餾壓縮模型進行了一系列優化，例如使用預先訓練的BERT快速確定標點和標點對和錯誤。
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關于考試構成，關于AI構成修正，可以根據知識水平和考試種類專業地評分。評論單詞、句子和章節的級別。語法的錯誤修正也提供更明確的分析。
圖顯示了對高中作文進行評分的AI的構圖。
