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SpellGCN: Incorporating Phonological and Visual Similarities intoLanguage Models

模型结构图：

SpellGCN: Incorporating Phonological and Visual Similarities intoLanguage Models_第1张图片

创新点：通过图卷积网络改变了分类层的权值W (原来直接使用bert的embedding层权值初始化)

复现结果以及分析：

SpellGCN: Incorporating Phonological and Visual Similarities intoLanguage Models_第2张图片

那么还有什么方法可以更好的融入易混词（混淆集）的相关信息，并且是可迁移到很多不同领域的数据集上呢（可学习）？

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