(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局(71)申請人渴創(chuàng)技術(shù)(深圳)有限公司道大發(fā)埔社區(qū)大發(fā)路24號文坑工業(yè)區(qū)(74)專利代理機構(gòu)深圳市九州智匯知識產(chǎn)權(quán)代專利代理師黃旭輝(54)發(fā)明名稱統(tǒng)本申請涉及鍵盤糾錯技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法及系統(tǒng)，該方法包括：采集用戶對鍵盤輸入的觸點壓力分布、滑動軌跡和停留時間并構(gòu)建輸入意圖概率矩陣；通過第一本地輕量級模型進行錯誤檢測和初步糾正，得到第一糾正結(jié)果，傳輸至云端大模型進行深度語義分析，得到第二糾正結(jié)果；根據(jù)第二糾正結(jié)果對第一本地輕量級模型進行遞歸式知識蒸餾，得到第二本地輕量級模型；采集用戶對第二糾正結(jié)果的接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)并對第二本地輕量級模型和云端大模型進行任務(wù)分配動態(tài)調(diào)整，輸出雙層異步協(xié)同糾錯策略，進而采集用戶對鍵盤輸入的觸點壓力分布、滑動軌跡和停留時間并構(gòu)建輸入意圖概率矩陣將輸入意圖概率矩陣輸入第一本地輕量級模型進行錯誤檢測和初步糾正，得到第一糾正結(jié)果將第一糾正結(jié)果和輸入意圖概率矩陣傳輸至云端大模型進行深度語義分析，得到第二糾正結(jié)果根據(jù)第二糾正結(jié)果對第一本地輕量級模型進行遞歸式知識蒸餾，得到第二本地輕量級模型采集用戶對第二糾正結(jié)果的接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù):并基于接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)對第二本地輕量級模型和云端大模型進行任務(wù)分配動態(tài)調(diào)整，輸出雙層異步協(xié)同糾錯策略21.一種基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法，其特征在于，包括：將所述輸入意圖概率矩陣輸入第一本地輕量級模型進行錯誤檢測和初步糾正，得到第一糾正結(jié)果；將所述第一糾正結(jié)果和所述輸入意圖概率矩陣傳輸至云端大模型進行深度語義分析，得到第二糾正結(jié)果；根據(jù)所述第二糾正結(jié)果對所述第一本地輕量級模型進行遞歸式知識蒸餾，得到第二本地輕量級模型；采集用戶對所述第二糾正結(jié)果的接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)，并基于所述接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)對所述第二本地輕量級模型和所述云端大模型進行任務(wù)分配動態(tài)調(diào)整，輸出雙層異步協(xié)同糾錯策略。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法，其特征在于，所述采集用戶對鍵盤輸入的觸點壓力分布、滑動軌跡和停留時間并構(gòu)建輸入意圖概率矩陣，包括：通過用戶設(shè)備端中的嵌入式傳感器陣列對按鍵壓力數(shù)據(jù)進行采集，得到觸點壓力分布數(shù)據(jù)；對用戶手指在觸摸屏上的移動坐標和對應(yīng)時間戳進行追蹤，得到滑動軌跡數(shù)據(jù)；對用戶按鍵的接觸開始時間和釋放時間進行記錄，得到按鍵時間序列特征數(shù)據(jù)；基于所述觸點壓力分布數(shù)據(jù)、所述時間序列特征數(shù)據(jù)和所述滑動軌跡數(shù)據(jù)進行意圖映射計算，得到表示用戶按下字符與實際意圖輸入字符之間對應(yīng)關(guān)系的輸入意圖概率矩陣。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法，其特征在于，所述基于所述觸點壓力分布數(shù)據(jù)、所述時間序列特征數(shù)據(jù)和所述滑動軌跡數(shù)據(jù)進行意圖映射計算，得到表示用戶按下字符與實際意圖輸入字符之間對應(yīng)關(guān)系的輸入意圖概率矩陣，包括：對所述觸點壓力分布數(shù)據(jù)進行高斯分布計算，得到鍵位熱力圖，其中熱力圖中心值表示按鍵意圖強度；根據(jù)所述滑動軌跡數(shù)據(jù)計算用戶手指運動向量及速度特征，得到方向偏移矩陣；基于所述按鍵時間序列特征數(shù)據(jù)計算相鄰字符間的時間間隔比率，得到時間關(guān)聯(lián)權(quán)對所述鍵位熱力圖、所述方向偏移矩陣和所述時間關(guān)聯(lián)權(quán)重進行貝葉斯概率融合，得到初始意圖概率分布；結(jié)合標準鍵盤布局幾何距離矩陣對所述初始意圖概率分布進行空間相關(guān)性加權(quán)調(diào)整，得到表示用戶按下字符與實際意圖輸入字符之間對應(yīng)關(guān)系的輸入意圖概率矩陣。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法，其特征在于，所述將所述輸入意圖概率矩陣輸入第一本地輕量級模型進行錯誤檢測和初步糾正，得到第一糾正結(jié)果，包括：通過第一本地輕量級模型的字符級嵌入層將輸入字符序列進行映射處理，得到字符向量序列；將所述字符向量序列輸入所述第一本地輕量級模型的輕量級專家混合層，通過路由網(wǎng)絡(luò)將輸入分配給4個專家子網(wǎng)絡(luò)進行并行特征提取，得到多視角特征表示；3應(yīng)用簡化的稀疏激活模塊對所述多視角特征表示進行選擇性特征激活，僅保留關(guān)鍵信將所述融合語義表示輸入所述第一本地輕量級模型中雙分支預(yù)測頭的錯誤檢測分支和糾正分支進行并行計算，并結(jié)合預(yù)設(shè)的n-gram詞頻統(tǒng)計表進行概率加權(quán)，得到第一糾正結(jié)果。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法，其特征在于，所述將所述第一糾正結(jié)果和所述輸入意圖概率矩陣傳輸至云端大模型進行深度語義分析，得到第二糾正將所述第一糾正結(jié)果、所述輸入字符序列和所述輸入意圖概率矩陣傳輸至云端服務(wù)對所述云端輸入數(shù)據(jù)集與用戶歷史輸入序列及應(yīng)用程序上下文信息進行合并處理，得到目標上下文數(shù)據(jù)集；將所述目標上下文數(shù)據(jù)集輸入采用混合專家架構(gòu)、稀疏激活機制和多層次注意力結(jié)構(gòu)的云端大模型進行處理，得到深度語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；基于所述深度語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)執(zhí)行條件概率最大化計算，生成最優(yōu)糾正文本序列，并將所述最優(yōu)糾正文本序列作為第二糾正結(jié)果返回至用戶設(shè)備端。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第二糾正結(jié)果對所述第一本地輕量級模型進行遞歸式知識蒸餾，得到第二本地輕量級模利用偽標簽生成器對所述第二糾正結(jié)果和輸入字符序列進行配對處理，得到偽標簽訓(xùn)練樣本對；通過質(zhì)量評估函數(shù)對所述偽標簽訓(xùn)練樣本對計算糾正一致性、預(yù)測置信度和唯一性，并基于所述糾正一致性、所述預(yù)測置信度和所述唯一性生成樣本質(zhì)量評分集合；基于所述樣本質(zhì)量評分集合對所述偽標簽訓(xùn)練樣本對進行閾值篩選，并將所述偽標簽訓(xùn)練樣本對中樣本質(zhì)量評分高于預(yù)設(shè)值的樣本添加至遞歸訓(xùn)練緩存，得到目標蒸餾訓(xùn)練將所述目標蒸餾訓(xùn)練集輸入動態(tài)加權(quán)蒸餾模塊，應(yīng)用組合蒸餾損失函數(shù)對第一本地輕量級模型進行訓(xùn)練，得到知識壓縮參數(shù)集，所述第一本地輕量級模型包含字符級嵌入層、輕量級專家混合層、簡化的稀疏激活模塊、輕量級多層次注意力結(jié)構(gòu)和雙分支預(yù)測頭；根據(jù)所述知識壓縮參數(shù)集對所述第一本地輕量級模型進行參數(shù)更新和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，同時建立反向知識流通道將新錯誤模式匯總至服務(wù)器，得到第二本地輕量級模型。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法，其特征在于，所述采集用戶對所述第二糾正結(jié)果的接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)，并基于所述接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)對所述第二本地輕量級模型和所述云端大模型進行任務(wù)分配動態(tài)調(diào)整，輸出雙層異步協(xié)對用戶接受或拒絕糾正建議的選擇操作、糾正后的編輯行為、響應(yīng)時間和應(yīng)用場景下4的接受率進行監(jiān)控采集，得到行為反饋數(shù)據(jù)；對所述行為反饋數(shù)據(jù)進行貝葉斯權(quán)重優(yōu)化計算，得到糾錯滿意度評分；基于所述糾錯滿意度評分構(gòu)建包含用戶常用詞匯、錯誤類型分布和場景偏好的個性化調(diào)參數(shù)據(jù)；對設(shè)備處理器負載、內(nèi)存占用、電池電量和網(wǎng)絡(luò)延遲進行監(jiān)測計算，結(jié)合所述個性化調(diào)參數(shù)據(jù)生成任務(wù)分配方案；根據(jù)所述任務(wù)分配方案對所述第二本地輕量級模型與所述云端大模型進行配置調(diào)整，得到雙層異步協(xié)同糾錯策略。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法，其特征在于，所述根據(jù)所述任務(wù)分配方案對所述第二本地輕量級模型與所述云端大模型進行配置調(diào)整，得到雙層異步根據(jù)所述任務(wù)分配方案對輸入字符序列的語義復(fù)雜度進行實時計算，通過自適應(yīng)閾值函數(shù)將簡單拼寫錯誤分配給所述第二本地輕量級模型處理，將語義依賴性錯誤分配給所述云端大模型處理，得到二元錯誤類型分流機制；基于所述二元錯誤類型分流機制對所述第二本地輕量級模型的計算資源分配進行動態(tài)調(diào)整，為高頻使用區(qū)域的鍵盤輸入預(yù)留計算資源，同時對所述云端大模型的調(diào)用頻率執(zhí)行上限控制，得到差異化響應(yīng)調(diào)度策略；基于用戶歷史輸入模式執(zhí)行N元語法分析，構(gòu)建鍵盤輸入預(yù)測樹，并根據(jù)所述鍵盤輸入預(yù)測樹提前觸發(fā)潛在錯誤糾正計算，得到預(yù)判糾錯緩存；基于所述預(yù)判糾錯緩存和所述差異化響應(yīng)調(diào)度策略，使用令牌桶算法控制向所述云端大模型發(fā)送請求的平滑度，并實施網(wǎng)絡(luò)條件感知的請求批處理合并，得到抗干擾通信管道；將所述抗干擾通信管道與輸入延遲敏感度函數(shù)相結(jié)合，從所述第二本地輕量級模型獲取結(jié)果，而允許所述云端大模型結(jié)果異步返回并無感知替換，形成雙層異步協(xié)同糾錯策略。9.一種基于AI的鍵盤錯誤自動糾正系統(tǒng)，其特征在于，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1-8中任一項所述的基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法，所述基于AI的鍵盤錯誤自動糾正系統(tǒng)包括：采集模塊，用于采集用戶對鍵盤輸入的觸點壓力分布、滑動軌跡和停留時間并構(gòu)建輸入意圖概率矩陣；初步糾正模塊，用于將所述輸入意圖概率矩陣輸入第一本地輕量級模型進行錯誤檢測語義分析模塊，用于將所述第一糾正結(jié)果和所述輸入意圖概率矩陣傳輸至云端大模型進行深度語義分析，得到第二糾正結(jié)果；知識蒸餾模塊，用于根據(jù)所述第二糾正結(jié)果對所述第一本地輕量級模型進行遞歸式知輸出模塊，用于采集用戶對所述第二糾正結(jié)果的接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)，并基于所述接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)對所述第二本地輕量級模型和所述云端大模型進行任務(wù)分配動態(tài)調(diào)整，輸出雙層異步協(xié)同糾錯策略。5技術(shù)領(lǐng)域[0001]本申請涉及鍵盤糾錯技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]傳統(tǒng)輸入糾錯方法主要依賴于靜態(tài)字典和簡單規(guī)則，無法有效處理復(fù)雜語境下的錯誤，特別是在非標準文本環(huán)境如社交媒體簡寫、專業(yè)術(shù)語和多語言混合場景中表現(xiàn)欠佳?，F(xiàn)有基于云端大模型的方案雖然在準確率方面取得突破，但計算資源消耗巨大，導(dǎo)致響應(yīng)延遲顯著,嚴重影響用戶體驗；而輕量級本地模型雖能實現(xiàn)快速響應(yīng)，卻在復(fù)雜語義理解和上下文相關(guān)錯誤處理方面存在明顯不足。[0003]當前市場上的鍵盤輸入糾錯技術(shù)缺乏有效的設(shè)備適應(yīng)性和個性化調(diào)整能力，無法根據(jù)不同用戶的輸入習(xí)慣和設(shè)備狀態(tài)動態(tài)調(diào)整糾錯策略。特別是在資源受限的移動設(shè)備上，計算能力、電池壽命和網(wǎng)絡(luò)狀況等因素都會顯著影響糾錯系統(tǒng)的性能和可用性。大多數(shù)解決方案要么完全依賴云端處理導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)波動時體驗不穩(wěn)定，要么僅依賴本地簡單模型導(dǎo)致糾錯質(zhì)量不足，缺乏融合兩者優(yōu)勢的協(xié)同架構(gòu)。發(fā)明內(nèi)容[0004]本申請?zhí)峁┝艘环N基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法及系統(tǒng)，進而在保證了響應(yīng)速度的同時提升了糾錯質(zhì)量，進而有效降低了用戶感知延遲，提供更流暢的輸入體驗。[0005]本申請第一方面提供了一種基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法，所述基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法包括：采集用戶對鍵盤輸入的觸點壓力分布、滑動軌跡和停留時間并構(gòu)建輸入意圖概率矩陣；將所述輸入意圖概率矩陣輸入第一本地輕量級模型進行錯誤檢測和初步糾正，得到第一糾正結(jié)果；將所述第一糾正結(jié)果和所述輸入意圖概率矩陣傳輸至云端大模型進行深度語義根據(jù)所述第二糾正結(jié)果對所述第一本地輕量級模型進行遞歸式知識蒸餾，得到第二本地輕量級模型；采集用戶對所述第二糾正結(jié)果的接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)，并基于所述接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)對所述第二本地輕量級模型和所述云端大模型進行任務(wù)分配動態(tài)調(diào)[0006]結(jié)合第一方面，在本發(fā)明第一方面的第一種實現(xiàn)方式中，所述采集用戶對鍵盤輸入的觸點壓力分布、滑動軌跡和停留時間并構(gòu)建輸入意圖概率矩陣，包括：通過用戶設(shè)備端中的嵌入式傳感器陣列對按鍵壓力數(shù)據(jù)進行采集，得到觸點壓力分布數(shù)據(jù)；6對用戶手指在觸摸屏上的移動坐標和對應(yīng)時間戳進行追蹤，得到滑動軌跡數(shù)據(jù)；對用戶按鍵的接觸開始時間和釋放時間進行記錄，得到按鍵時間序列特征數(shù)據(jù)；基于所述觸點壓力分布數(shù)據(jù)、所述時間序列特征數(shù)據(jù)和所述滑動軌跡數(shù)據(jù)進行意圖映射計算，得到表示用戶按下字符與實際意圖輸入字符之間對應(yīng)關(guān)系的輸入意圖概率矩[0007]結(jié)合第一方面，在本發(fā)明第一方面的第二種實現(xiàn)方式中，所述基于所述觸點壓力分布數(shù)據(jù)、所述時間序列特征數(shù)據(jù)和所述滑動軌跡數(shù)據(jù)進行意圖映射計算，得到表示用戶按下字符與實際意圖輸入字符之間對應(yīng)關(guān)系的輸入意圖概率矩陣，包括：對所述觸點壓力分布數(shù)據(jù)進行高斯分布計算，得到鍵位熱力圖，其中熱力圖中心值表示按鍵意圖強度；根據(jù)所述滑動軌跡數(shù)據(jù)計算用戶手指運動向量及速度特征，得到方向偏移矩陣；基于所述按鍵時間序列特征數(shù)據(jù)計算相鄰字符間的時間間隔比率，得到時間關(guān)聯(lián)對所述鍵位熱力圖、所述方向偏移矩陣和所述時間關(guān)聯(lián)權(quán)重進行貝葉斯概率融結(jié)合標準鍵盤布局幾何距離矩陣對所述初始意圖概率分布進行空間相關(guān)性加權(quán)調(diào)整，得到表示用戶按下字符與實際意圖輸入字符之間對應(yīng)關(guān)系的輸入意圖概率矩陣。[0008]結(jié)合第一方面，在本發(fā)明第一方面的第三種實現(xiàn)方式中，所述將所述輸入意圖概率矩陣輸入第一本地輕量級模型進行錯誤檢測和初步糾正，得到第一糾正結(jié)果，包括：通過第一本地輕量級模型的字符級嵌入層將輸入字符序列進行映射處理，得到字符向量序列；將所述字符向量序列輸入所述第一本地輕量級模型的輕量級專家混合層，通過路由網(wǎng)絡(luò)將輸入分配給4個專家子網(wǎng)絡(luò)進行并行特征提取，得到多視角特征表示；應(yīng)用簡化的稀疏激活模塊對所述多視角特征表示進行選擇性特征激活，僅保留關(guān)將所述稀疏特征矩陣和所述輸入意圖概率矩陣輸入輕量級多層次注意力結(jié)構(gòu)進行跨模態(tài)信息融合，得到融合語義表示，所述輕量級多層次注意力結(jié)構(gòu)包含4個注意力頭和2層Transformer結(jié)構(gòu)；將所述融合語義表示輸入所述第一本地輕量級模型中雙分支預(yù)測頭的錯誤檢測分支和糾正分支進行并行計算，并結(jié)合預(yù)設(shè)的n-gram詞頻統(tǒng)計表進行概率加權(quán)，得到第一糾正結(jié)果。[0009]結(jié)合第一方面，在本發(fā)明第一方面的第四種實現(xiàn)方式中，所述將所述第一糾正結(jié)果和所述輸入意圖概率矩陣傳輸至云端大模型進行深度語義分析，得到第二糾正結(jié)果，包將所述第一糾正結(jié)果、所述輸入字符序列和所述輸入意圖概率矩陣傳輸至云端服對所述云端輸入數(shù)據(jù)集與用戶歷史輸入序列及應(yīng)用程序上下文信息進行合并處將所述目標上下文數(shù)據(jù)集輸入采用混合專家架構(gòu)、稀疏激活機制和多層次注意力7結(jié)構(gòu)的云端大模型進行處理，得到深度語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；基于所述深度語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)執(zhí)行條件概率最大化計算，生成最優(yōu)糾正文本序列，并將所述最優(yōu)糾正文本序列作為第二糾正結(jié)果返回至用戶設(shè)備端。[0010]結(jié)合第一方面，在本發(fā)明第一方面的第五種實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述第二糾正結(jié)果對所述第一本地輕量級模型進行遞歸式知識蒸餾，得到第二本地輕量級模型，包括：利用偽標簽生成器對所述第二糾正結(jié)果和輸入字符序列進行配對處理，得到偽標簽訓(xùn)練樣本對；通過質(zhì)量評估函數(shù)對所述偽標簽訓(xùn)練樣本對計算糾正一致性、預(yù)測置信度和唯一性，并基于所述糾正一致性、所述預(yù)測置信度和所述唯一性生成樣本質(zhì)量評分集合；基于所述樣本質(zhì)量評分集合對所述偽標簽訓(xùn)練樣本對進行閾值篩選，并將所述偽標簽訓(xùn)練樣本對中樣本質(zhì)量評分高于預(yù)設(shè)值的樣本添加至遞歸訓(xùn)練緩存，得到目標蒸餾訓(xùn)練集；將所述目標蒸餾訓(xùn)練集輸入動態(tài)加權(quán)蒸餾模塊，應(yīng)用組合蒸餾損失函數(shù)對第一本地輕量級模型進行訓(xùn)練，得到知識壓縮參數(shù)集，所述第一本地輕量級模型包含字符級嵌入層、輕量級專家混合層、簡化的稀疏激活模塊、輕量級多層次注意力結(jié)構(gòu)和雙分支預(yù)測頭；根據(jù)所述知識壓縮參數(shù)集對所述第一本地輕量級模型進行參數(shù)更新和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，同時建立反向知識流通道將新錯誤模式匯總至服務(wù)器，得到第二本地輕量級模型。[0011]結(jié)合第一方面，在本發(fā)明第一方面的第六種實現(xiàn)方式中，所述采集用戶對所述第二糾正結(jié)果的接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)，并基于所述接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)對所述第二本地輕量級模型和所述云端大模型進行任務(wù)分配動態(tài)調(diào)整，輸出雙層異步協(xié)同糾錯策對用戶接受或拒絕糾正建議的選擇操作、糾正后的編輯行為、響應(yīng)時間和應(yīng)用場景下的接受率進行監(jiān)控采集，得到行為反饋數(shù)據(jù)；對所述行為反饋數(shù)據(jù)進行貝葉斯權(quán)重優(yōu)化計算，得到糾錯滿意度評分；基于所述糾錯滿意度評分構(gòu)建包含用戶常用詞匯、錯誤類型分布和場景偏好的個性化調(diào)參數(shù)據(jù)；對設(shè)備處理器負載、內(nèi)存占用、電池電量和網(wǎng)絡(luò)延遲進行監(jiān)測計算，結(jié)合所述個性化調(diào)參數(shù)據(jù)生成任務(wù)分配方案；根據(jù)所述任務(wù)分配方案對所述第二本地輕量級模型與所述云端大模型之間的計算任務(wù)、數(shù)據(jù)傳輸頻率和錯誤處理邏輯進行配置調(diào)整，得到雙層異步協(xié)同糾錯策略。[0012]結(jié)合第一方面，在本發(fā)明第一方面的第七種實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述任務(wù)分配方案對所述第二本地輕量級模型與所述云端大模型之間的計算任務(wù)、數(shù)據(jù)傳輸頻率和錯誤處理邏輯進行配置調(diào)整，得到雙層異步協(xié)同糾錯策略，包括：根據(jù)所述任務(wù)分配方案對輸入字符序列的語義復(fù)雜度進行實時計算，通過自適應(yīng)閾值函數(shù)將簡單拼寫錯誤分配給所述第二本地輕量級模型處理，將語義依賴性錯誤分配給所述云端大模型處理，得到二元錯誤類型分流機制；基于所述二元錯誤類型分流機制對所述第二本地輕量級模型的計算資源分配進行動態(tài)調(diào)整，為高頻使用區(qū)域的鍵盤輸入預(yù)留計算資源，同時對所述云端大模型的調(diào)用頻率執(zhí)行上限控制，得到差異化響應(yīng)調(diào)度策略；8基于用戶歷史輸入模式執(zhí)行N元語法分析，構(gòu)建鍵盤輸入預(yù)測樹，并根據(jù)所述鍵盤輸入預(yù)測樹提前觸發(fā)潛在錯誤糾正計算，得到預(yù)判糾錯緩存；基于所述預(yù)判糾錯緩存和所述差異化響應(yīng)調(diào)度策略，使用令牌桶算法控制向所述云端大模型發(fā)送請求的平滑度，并實施網(wǎng)絡(luò)條件感知的請求批處理合并，得到抗干擾通信將所述抗干擾通信管道與輸入延遲敏感度函數(shù)相結(jié)合，從所述第二本地輕量級模型獲取結(jié)果，而允許所述云端大模型結(jié)果異步返回并無感知替換，形成雙層異步協(xié)同糾錯[0013]本申請第二方面提供了一種基于AI的鍵盤錯誤自動糾正系統(tǒng)，所述基于AI的鍵盤錯誤自動糾正系統(tǒng)包括：采集模塊，用于采集用戶對鍵盤輸入的觸點壓力分布、滑動軌跡和停留時間并構(gòu)建輸入意圖概率矩陣；初步糾正模塊，用于將所述輸入意圖概率矩陣輸入第一本地輕量級模型進行錯誤檢測和初步糾正，得到第一糾正結(jié)果；語義分析模塊，用于將所述第一糾正結(jié)果和所述輸入意圖概率矩陣傳輸至云端大模型進行深度語義分析，得到第二糾正結(jié)果；知識蒸餾模塊，用于根據(jù)所述第二糾正結(jié)果對所述第一本地輕量級模型進行遞歸式知識蒸餾，得到第二本地輕量級模型；輸出模塊，用于采集用戶對所述第二糾正結(jié)果的接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)，并基于所述接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)對所述第二本地輕量級模型和所述云端大模型進行任務(wù)分配動態(tài)調(diào)整，輸出雙層異步協(xié)同糾錯策略。[0014]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請具有以下有益效果：通過建立輕量級本地模型與云端大模型的雙層異步協(xié)同架構(gòu)，實現(xiàn)了實時響應(yīng)與高準確率的平衡，本地模型負責(zé)即時響應(yīng)，而云端大模型則異步優(yōu)化結(jié)果，從而在保證響應(yīng)速度的同時提升糾錯質(zhì)量。利用觸點動態(tài)特征感知網(wǎng)絡(luò)捕獲用戶按鍵的物理特征，構(gòu)建輸入意圖概率矩陣，相比傳統(tǒng)僅依靠靜態(tài)鍵位信息的方法，能夠更準確地理解用戶真實輸入意圖，特別是在快速打字和單手操作場景中效果顯著。通過遞歸式知識蒸餾自校正機制，持續(xù)將云端大模型的知識壓縮到本地輕量級模型中，使本地模型能夠不斷自我優(yōu)化，減少對大量標記數(shù)據(jù)的依賴，實現(xiàn)系統(tǒng)性能隨使用時間持續(xù)提升?；谟脩舴答佇盘柺占€性化調(diào)優(yōu)網(wǎng)絡(luò)，針對不同用戶的輸入習(xí)慣和應(yīng)用場景進行細粒度調(diào)整，提高糾錯接受率，改善用戶體驗，特別是在特定領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語和個人習(xí)慣用語方面表現(xiàn)出色。本地輕量級模型采用輕量級專家混合層、稀疏激活機制和多層次注意力結(jié)構(gòu)，在保持低計算復(fù)雜度的同時，提升了模型表達能力，實現(xiàn)了高效的錯誤識別和糾正。通過構(gòu)建抗干擾通信管道和差異化響應(yīng)調(diào)度策略，使系統(tǒng)能夠在各種網(wǎng)絡(luò)條件和設(shè)備狀態(tài)下保持穩(wěn)定運行，提高了系統(tǒng)在弱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和低資源設(shè)備上的適應(yīng)性?；谟脩魵v史輸入模式構(gòu)建鍵盤輸入預(yù)測樹，提前觸發(fā)潛在錯誤糾正計算，結(jié)合無感知替換機制，有效降低了用戶感知延遲，提供更流暢的輸入體驗。附圖說明[0015]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)9有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其它的附圖。[0016]本說明書附圖所繪示的結(jié)構(gòu)、比例、大小等，均僅用以配合說明書所揭示的內(nèi)容，以供熟悉此技術(shù)的人士了解與閱讀，并非用以限定本發(fā)明可實施的限定條件，故不具技術(shù)上的實質(zhì)意義，任何結(jié)構(gòu)的修飾、比例關(guān)系的改變或大小的調(diào)整，在不影響本發(fā)明所能產(chǎn)生的功效及所能達成的目的下，均應(yīng)仍落在本發(fā)明所揭示的技術(shù)內(nèi)容得能涵蓋的范圍內(nèi)。[0017]圖1是本發(fā)明實施例提供的基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法的流程示意圖；圖2是本發(fā)明實施例提供的基于AI的鍵盤錯誤自動糾正系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意性框圖。具體實施方式[0018]下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動的前提下所獲得的所有其他實[0019]附圖中所示的流程圖僅是示例說明，不是必須包括所有的內(nèi)容和操作/步驟，也不是必須按所描述的順序執(zhí)行。例如，有的操作/步驟還可以分執(zhí)行的順序有可能根據(jù)實際情況改變。[0020]還應(yīng)當理解，在此本申請說明書中所使用的術(shù)語僅僅是出于描述特定實施例的目的而并不意在限制本申請。如在本申請說明書和所附權(quán)利要求書中所使用的那樣，除非上[0021]還應(yīng)當進一步理解，在本申請說明書和所附權(quán)利要求書中使用的術(shù)語“和/或”是指相關(guān)聯(lián)列出的項中的一個或多個的任何組合以及所有可能組合，并且包括這些組合。請參閱圖1,本申請實施例中基于AI的鍵盤錯誤自動糾正方法的一個實施例包括：步驟100、采集用戶對鍵盤輸入的觸點壓力分布、滑動軌跡和停留時間并構(gòu)建輸入意圖概率矩陣；可以理解的是，本申請的執(zhí)行主體可以為基于AI的鍵盤錯誤自動糾正系統(tǒng)，還可以是終端或者服務(wù)器，具體此處不做限定。本申請實施例以服務(wù)器為執(zhí)行主體為例進行說[0022]具體的，基于用戶設(shè)備端的嵌入式傳感器陣列構(gòu)建一個高精度的輸入動態(tài)感知層，該感知層實時獲取用戶每次按鍵操作中的多模態(tài)物理信息，以反映用戶的實際輸入行為。在用戶按下某一按鍵的瞬間，傳感器陣列采集該按鍵表面接觸區(qū)域的壓力響應(yīng)信息，形成二維壓力分布矩陣，其中包含按鍵中心點的最大壓力值、周圍區(qū)域的壓力梯度信息以及各壓力點對應(yīng)的空間位置信息，形成高分辨率的觸點壓力分布數(shù)據(jù)。同時，對用戶手指在觸控屏表面上移動時產(chǎn)生的軌跡進行連續(xù)追蹤，這一過程通過記錄手指在各個時間點的坐標位置以及時間戳信息，生成滑動軌跡數(shù)據(jù)序列。對每一次按鍵操作的時序行為進行建模，即記錄從手指首次接觸按鍵表面到最終完全釋放的全過程，通過連續(xù)時間采樣建立時間序列特征數(shù)據(jù)，包括接觸開始時間、壓力上升沿、最大壓強出現(xiàn)時間、壓力下降沿以及最終釋放時間，刻畫輸入動作的持續(xù)性和節(jié)奏性。將觸點壓力分布數(shù)據(jù)、時間序列特征數(shù)據(jù)和滑動軌跡數(shù)據(jù)聯(lián)合輸入特定的觸點動態(tài)特征感知網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)采用多通道輸入結(jié)構(gòu)，對空間壓力圖、滑動軌跡曲線和時間序列向量分別進行局部卷積處理和全局時序建模，并在中間層進行多模態(tài)融合，通過引入注意力機制提升意圖區(qū)域的響應(yīng)強度，從而實現(xiàn)對用戶輸入意圖的深度映射。網(wǎng)絡(luò)輸出為一個二維概率矩陣，其中每一個矩陣元素表示用戶按下字符i時其真實意圖為字符j的條件概率，形成輸入意圖概率矩陣。[0023]對觸點壓力分布數(shù)據(jù)進行高斯分布建模，以傳感器陣列中檢測到的按鍵最大壓力點為中心，計算其在水平方向與垂直方向的壓力衰減程度，并擬合為二維高斯函數(shù)，形成鍵位熱力圖，其中圖像中心對應(yīng)的高斯峰值代表按鍵意圖強度，越接近中心則意圖越明確，反之則代表偏離目標按鍵的可能性增加，而熱力圖邊緣區(qū)域則捕捉到用戶可能因手指傾斜、旋轉(zhuǎn)或誤觸引起的非中心按壓行為。根據(jù)滑動軌跡數(shù)據(jù)計算手指在觸控面板上的運動向量序列，通過時間連續(xù)幀間的坐標差分求取速度與方向變化，進而構(gòu)建出方向偏移矩陣，該矩陣反映用戶在點擊前或點擊過程中手指路徑的慣性偏移模式，能夠提示系統(tǒng)用戶是否存在拖移式誤操作或目標字符的偏離趨勢。同時，基于按鍵時間序列特征數(shù)據(jù)提取每次連續(xù)輸入之間的時間間隔，并計算目標字符與其周邊字符在時間軸上的相對時間比率，建立時間關(guān)聯(lián)權(quán)重，用以表達當前輸入與相鄰輸入在節(jié)奏與連續(xù)性上的聯(lián)系，該權(quán)重能夠揭示用戶是否連續(xù)性敲擊錯位字符或者是否存在不完整輸入節(jié)拍。通過貝葉斯概率融合機制，將鍵位熱力圖所反映的空間集中度信息、方向偏移矩陣所表達的軌跡偏移趨勢、以及時間關(guān)聯(lián)權(quán)重所刻畫的輸入節(jié)奏依賴性進行聯(lián)合建模，構(gòu)造先驗與似然之間的耦合關(guān)系，得到每一個字符對候選字符的初始意圖概率分布。為了提升該分布在現(xiàn)實布局中的定位精度，引入標準鍵盤布局中的幾何距離矩陣作為空間修正因子，將各候選字符相對于當前按下字符的物理距離作為懲罰因子參與意圖分布調(diào)整，即若某一候選字符在初始意圖概率中占據(jù)較高權(quán)重，但其與當前字符在布局上相距較遠，則會根據(jù)距離加權(quán)函數(shù)予以削弱，而鄰近字符則在意圖模糊場景中獲得概率提升。該系列過程構(gòu)建出一個符合空間布局邏輯、具備軌跡運動趨勢感知能力、并融合時間動態(tài)特性的輸入意圖概率矩陣，矩陣中每一元素表征用戶按下某字符時，其真實意圖為另一字符的條件概率。[0024]步驟200、將輸入意圖概率矩陣輸入第一本地輕量級模型進行錯誤檢測和初步糾具體的，通過第一本地輕量級模型的字符級嵌入層將輸入字符序列進行映射處理，采用緊湊向量化機制，通過一個64維低維嵌入空間對每個輸入字符進行映射，生成一組連續(xù)的字符向量序列。將字符向量序列輸入第一本地輕量級模型的輕量級專家混合層，在該層中配置一個路由選擇網(wǎng)絡(luò)，其作用是根據(jù)當前上下文語義對輸入向量進行動態(tài)分配，將不同片段的數(shù)據(jù)分別路由至4個獨立的專家子網(wǎng)絡(luò)，每個子網(wǎng)絡(luò)擁有結(jié)構(gòu)差異化的卷積-注意力混合編碼模塊，從而在保持參數(shù)量低于2MB的前提下實現(xiàn)多視角并行特征提取，各子網(wǎng)絡(luò)在捕捉不同層級語言特征如拼寫模式、句法結(jié)構(gòu)與字符位置依賴方面形成互補，輸出融合的多視角特征表示；為了壓縮計算量并聚焦于最具糾錯價值的輸入信號，引入一種簡化結(jié)構(gòu)的稀疏激活模塊，對上述多視角特征表示進行特征選擇，通過門控單元控制激活路徑，僅激活具有較高信息密度的通道，同時屏蔽冗余或模糊特征，形成具有稀疏結(jié)構(gòu)的特征矩陣。將稀疏特征矩陣與輸入意圖概率矩陣進行融合處理，通過輕量級多層次注意力結(jié)構(gòu)實現(xiàn)跨模態(tài)信息交互，此注意力結(jié)構(gòu)由4個注意力頭組成的雙層Transformer構(gòu)成，具備低11延遲建模能力，在融合過程中系統(tǒng)分別提取字符間依賴關(guān)系與輸入意圖偏移信號之間的耦合映射，并對每個字符進行上下文加權(quán)強化，生成綜合語義表達表示當前輸入在結(jié)構(gòu)、意圖和上下文上的糾錯狀態(tài)。將融合語義表示分別輸入本地模型中雙分支預(yù)測頭的錯誤檢測分支和糾正分支中，其中錯誤檢測分支利用卷積感受域結(jié)合注意力機制預(yù)測每個位置上字符的錯誤概率，而糾正分支則對每個字符構(gòu)建對應(yīng)的替代概率分布，通過分類器計算最優(yōu)替代字符集合，在此過程中系統(tǒng)調(diào)用嵌入的n-gram詞頻統(tǒng)計表，對候選替代結(jié)果與上下文詞匯流通順性進行語言層面的概率加權(quán)融合，以提升整體文本語義連貫性與糾錯合理性，最終輸出第一糾正結(jié)果。[0025]步驟300、將第一糾正結(jié)果和輸入意圖概率矩陣傳輸至云端大模型進行深度語義需要說明的是，將第一糾正結(jié)果、輸入字符序列和輸入意圖概率矩陣傳輸至云端服務(wù)器，得到云端輸入數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集封裝了本地模型在字符級別所做的修正判斷及用戶在物理輸入層表現(xiàn)出的觸點意圖信息，為云端模型提供兼具語義與物理輸入特征的初始狀態(tài)。在云端對接收到的云端輸入數(shù)據(jù)集與用戶設(shè)備側(cè)已同步的歷史輸入序列及當前激活的應(yīng)用程序上下文數(shù)據(jù)進行合并處理，構(gòu)建更具語境完整性的目標上下文數(shù)據(jù)集，其中歷史輸入序列反映用戶長期語言使用習(xí)慣，應(yīng)用程序上下文則提供當前輸入所在語義環(huán)境的動機制，將這些不同來源的信息統(tǒng)一格式化，確保其語義連續(xù)性與推理相關(guān)性。將目標上下文數(shù)據(jù)集輸入云端部署的大型語言模型中，該大模型采用混合專家架構(gòu)設(shè)計，即每一層中包含多個結(jié)構(gòu)異構(gòu)的專家子模塊，在處理過程中，通過稀疏激活機制，僅選擇最適合當前輸入語境的部分專家參與計算，從而在大規(guī)模參數(shù)空間中保持推理效率。同時，模型內(nèi)部嵌套多層次的注意力結(jié)構(gòu)，每個Transformer層中均設(shè)置有高階跨段注意力頭和局部子序列注意力模塊，使模型能在長文本序列中捕獲跨句式、跨任務(wù)甚至跨語言的深度語義關(guān)聯(lián)。在這一處理中，模型對輸入數(shù)據(jù)進行語義壓縮與向量化映射，再通過注意力加權(quán)聚合機制構(gòu)建起字符之間、單詞之間以及輸入意圖概率矩陣與語言表達之間的高維關(guān)系圖譜，從而生成具備長距依賴建模能力與多模態(tài)上下文交互能力的深度語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。基于深度語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，執(zhí)行條件概率最大化運算，構(gòu)建糾錯輸出空間，并在目標條件的前提下，采用貪婪解碼與束搜索策略生成最優(yōu)糾正文本序列。該序列在字面上修正了輸入中的錯字、漏字與誤序，并通過上下文整合機制優(yōu)化語義連貫性、上下文一致性以及語言風(fēng)格統(tǒng)一性，形成第二糾正結(jié)果。將最優(yōu)糾正文本序列封裝為云端響應(yīng)結(jié)果并異步返回至用戶設(shè)備。[0026]步驟400、根據(jù)第二糾正結(jié)果對第一本地輕量級模型進行遞歸式知識蒸餾，得到第二本地輕量級模型；具體的，利用偽標簽生成器對第二糾正結(jié)果和輸入字符序列進行配對處理，形成輸入-輸出映射關(guān)系構(gòu)成的偽標簽訓(xùn)練樣本對。此類樣本對作為教師模型與學(xué)生模型之間知識傳遞的載體，經(jīng)過篩選以保障蒸餾訓(xùn)練的有效性和穩(wěn)定性。將樣本對輸入質(zhì)量評估函數(shù)，該函數(shù)從三個維度對每一對偽標簽樣本進行量化評估：一是糾正一致性，即第二糾正結(jié)果與本地第一糾正結(jié)果之間在關(guān)鍵字符位置上的重合程度，二是預(yù)測置信度，由云端模型輸出中token層級的softmax概率最大值統(tǒng)計得到，三是唯一性指標，用以判定該樣本是否在歷史訓(xùn)練集中頻繁出現(xiàn)，防止訓(xùn)練過擬合于重復(fù)模式；通過加權(quán)整合這三項指標，為每一對樣本生成一個樣本質(zhì)量評分，并構(gòu)建樣本質(zhì)量評分集合?；谠u分集合進行偽標簽樣本篩選操作，設(shè)定一個動態(tài)閾值機制，依據(jù)當前設(shè)備資源狀態(tài)、訓(xùn)練頻率和歷史模型收斂速度決定該閾值的上下限范圍，僅將樣本質(zhì)量評分高于預(yù)設(shè)閾值的偽標簽樣本添加至本地遞歸訓(xùn)練緩存，構(gòu)成用于知識蒸餾的目標蒸餾訓(xùn)練集。將目標訓(xùn)練集輸入本地的動態(tài)加權(quán)蒸餾項，用以衡量學(xué)生模型與云端大模型在預(yù)測分布上的差異，二是交叉熵項，用以評估學(xué)生模型對偽標簽的硬對齊能力，兩者通過時間衰減函數(shù)進行權(quán)重調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)由“模仿軟知識”向“匹配明確標簽”的漸進式收斂機制。在實際蒸餾執(zhí)行過程中，系統(tǒng)基于當前模型結(jié)構(gòu)，將知識蒸餾過程分配至第一本地輕量級模型的全部模塊中，包括字符級嵌入層、輕量級專家混合層、簡化稀疏激活模塊、輕量級多層次注意力結(jié)構(gòu)及雙分支預(yù)測頭，系統(tǒng)通過微調(diào)各模塊的參數(shù)子集以保證整體架構(gòu)穩(wěn)定性，并逐步替換已有參數(shù)以形成新的知識壓縮參數(shù)集。訓(xùn)練完成后，根據(jù)該參數(shù)集對模型執(zhí)行參數(shù)更新，并在必要情況下對專家混合層的子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行剪枝、激活路徑重新配置或通道重構(gòu)操作，從而實現(xiàn)結(jié)構(gòu)級優(yōu)化，得到第二本地輕量級模型。為實現(xiàn)知識的雙向流通和模型體系的協(xié)同進化，建立一條反向知識流通道，將在蒸餾訓(xùn)練過程中識別出的難以擬合樣本或新型錯誤模式上傳至云端服務(wù)器，該類信息用于更新全局錯誤模式數(shù)據(jù)庫及大模型的再訓(xùn)練數(shù)據(jù)池，從而增強云端模型對動態(tài)語言演化的適應(yīng)能力。整個知識蒸餾過程依賴于設(shè)備閑置時段自動觸發(fā)，具有漸進、自凈和資源感知能力，能夠在不影響用戶輸入體驗的前提下持續(xù)壓縮和傳遞語言知識，實現(xiàn)模型隨使用時間不斷自我進化的目標，并最終使第二本地輕量級模型在保留實時性的同時顯著提升準確率和泛化能力。[0027]步驟500、采集用戶對第二糾正結(jié)果的接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)，并基于接受或拒絕的行為反饋數(shù)據(jù)對第二本地輕量級模型和云端大模型進行任務(wù)分配動態(tài)調(diào)整，輸出雙層異步協(xié)同糾錯策略。[0028]具體的，在設(shè)備端持續(xù)監(jiān)控用戶與糾錯系統(tǒng)交互過程中產(chǎn)生的關(guān)鍵行為事件，其之后用戶是否繼續(xù)對文本進行修改的編輯行為、從建議彈出到最終確認的響應(yīng)時間，以及特定應(yīng)用場景下如輸入法在聊天、辦公或搜索等環(huán)境中用戶的糾正接受率，通過對這些維度的行為特征進行捕獲與時間戳標記，構(gòu)建出具有時效性與上下文關(guān)聯(lián)性的行為反饋數(shù)據(jù)集。引入貝葉斯優(yōu)化模型對這些行為反饋進行融合計算，在考慮不同反饋類型之間影響權(quán)重的前提下建立糾錯滿意度評分函數(shù)，通過動態(tài)更新的先驗?zāi)Ｐ团c后驗推斷機制推導(dǎo)出在當前上下文中用戶對糾錯建議的整體接受意愿，并輸出量化的滿意度評分結(jié)果?；谠撛u分結(jié)果，生成個性化調(diào)參數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含用戶在長期輸入過程中的常用詞匯向量表，用于體現(xiàn)用戶偏好用詞習(xí)慣，還包括其常見錯誤類型的統(tǒng)計分布矩陣，用以捕捉輸入時易錯字符對或語法模式，同時記錄用戶在不同應(yīng)用場景中對于自動糾錯的容忍閾值和接受強度，以構(gòu)建個性化上下文調(diào)優(yōu)參數(shù)集合。在此基礎(chǔ)上，同步啟動設(shè)備狀態(tài)感知模塊，對當前設(shè)備的處理器負載、內(nèi)存占用情況、電池電量水平以及當前網(wǎng)絡(luò)連接的延遲與帶寬進行實時監(jiān)測，并將其與上述個性化調(diào)參數(shù)據(jù)進行組合建模，通過資源-意圖耦合映射函數(shù)計算得到最優(yōu)的糾錯任務(wù)分配方案，方案中明確在當前設(shè)備與網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)下應(yīng)優(yōu)先使用本地模型或云端模型完成哪些類型的糾錯請求，并設(shè)定各模型的調(diào)用頻率、執(zhí)行延遲預(yù)算及緩存同步窗口大小。根據(jù)任務(wù)分配方案對第二本地輕量級模型與云端大模型分別進行運行時配置調(diào)整，例如在用戶糾錯滿意度評分較高且設(shè)備運行資源充足時可增強本地模型使用比例，減少云端依賴以節(jié)省能耗；而在語義模糊或上下文復(fù)雜場景下，當用戶糾錯接受率較低時，系統(tǒng)適度提高云端推理頻率，并動態(tài)拉取更大窗口的用戶歷史數(shù)據(jù)參與深度語義分析。在弱網(wǎng)環(huán)境下系統(tǒng)激活異步補償機制，優(yōu)先執(zhí)行本地快速響應(yīng)策略并將糾錯結(jié)果臨時緩存在本地預(yù)測緩存區(qū)，待網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定后再由云端補償統(tǒng)一結(jié)果。通過上述機制，形成一個隨用戶習(xí)慣變化而不斷適應(yīng)的雙層異步協(xié)同糾錯策略。[0029]根據(jù)任務(wù)分配方案對每一次輸入字符序列實時執(zhí)行語義復(fù)雜度分析，該過程通過嵌套的上下文窗口提取當前輸入片段的語言結(jié)構(gòu)特征，結(jié)合依存語法關(guān)系和詞性標簽構(gòu)建語義張量表示，進一步通過自適應(yīng)閾值函數(shù)進行判別，將具有明確拼寫錯誤特征、低上下文耦合度、可直接通過局部字符替換解決的問題歸為簡單錯誤，交由第二本地輕量級模型處理；而對于含有語義漂移、長距依賴、歧義詞選擇等復(fù)雜語義依賴的問題，則分配給云端大模型處理，進而構(gòu)成具有任務(wù)邊界清晰的二元錯誤類型分流機制。在完成錯誤類型分流后，基于該機制調(diào)整第二本地輕量級模型的計算資源使用策略，優(yōu)先將處理器周期、模型權(quán)重緩存及內(nèi)存訪問通道分配給當前輸入頻率較高的鍵盤區(qū)域，如主鍵區(qū)、詞首區(qū)或連續(xù)輸入集中的位置，以提升對高頻輸入模式的響應(yīng)速度；同時對云端大模型的調(diào)用設(shè)置動態(tài)頻率上限，在滿足延遲容忍度的前提下控制遠程推理頻次，從而避免在高負載或弱網(wǎng)絡(luò)下觸發(fā)頻繁調(diào)用造成設(shè)備功耗或響應(yīng)擁堵，形成差異化響應(yīng)調(diào)度策略。依據(jù)用戶歷史輸入模式構(gòu)建N元語法分析結(jié)構(gòu)，提取常見的輸入前綴組合、常錯拼寫路徑及詞序依賴關(guān)系，在此基礎(chǔ)上生成動態(tài)擴展的鍵盤輸入預(yù)測樹，該預(yù)測樹不僅用于語言模型補全，也用于識別未來可能發(fā)生的拼寫或語義錯誤輸入趨勢，系統(tǒng)借助此預(yù)測結(jié)果提前調(diào)用第二本地輕量級模型或緩存云端模型的推理結(jié)果，形成預(yù)判糾錯緩存機制，以降低在線計算負擔(dān)。為實現(xiàn)雙層異步協(xié)同，引入令牌桶算法對云端請求流量進行平滑調(diào)度，結(jié)合輸入節(jié)奏分布與網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)預(yù)測模型調(diào)節(jié)令牌生成速率，并依據(jù)網(wǎng)絡(luò)條件動態(tài)確定請求批處理合并策略，在弱網(wǎng)環(huán)境下自動聚合多個糾錯請求以降低通信負載，同時在高帶寬狀態(tài)下分散請求以提升響應(yīng)實時性，構(gòu)成具備帶寬適應(yīng)能力與抗抖動性能的抗干擾通信管道。將該抗干擾通信管道與輸入延遲敏感度函數(shù)相結(jié)合，該函數(shù)依據(jù)當前輸入類型、應(yīng)用場景和用戶交互速率評估糾錯任務(wù)的時效要求，在滿足主觀流暢體驗的前提下，優(yōu)先從第二本地輕量級模型中獲取快速初步糾正結(jié)果，而允許云端模型在后臺以異步方式返回更精細的語義糾錯輸出，并在返回后對本地結(jié)果執(zhí)行無感知替換，確保用戶界面無延遲跳變，輸入流暢性不受影響，構(gòu)建具備自適應(yīng)任務(wù)路由、預(yù)測響應(yīng)控制、異步通信與語義優(yōu)化能力的雙層異步協(xié)同糾錯策略。[0030]本申請實施例中，通過建立輕量級本地模型與云端大模型的雙層異步協(xié)同架構(gòu)，實現(xiàn)了實時響應(yīng)與高準確率的平衡，本地模型負責(zé)即時響應(yīng)，而云端大模型則異步優(yōu)化結(jié)果，從而在保證響應(yīng)速度的同時提升糾錯質(zhì)量。利用觸點動態(tài)特征感知網(wǎng)絡(luò)捕獲用戶按鍵的物理特征，構(gòu)建輸入意圖概率矩陣，相比傳統(tǒng)僅依靠靜態(tài)鍵位信息的方法，能夠更準確地理解用戶真實輸入意圖，特別是在快速打字和單手操作場景中效果顯著。通過遞歸式知識蒸餾自校正機制，持續(xù)將云端大模型的知識壓縮到本地輕量級模型中，使本地模型能夠不斷自我優(yōu)化，減少對大量標記數(shù)據(jù)的依賴，實現(xiàn)系統(tǒng)性能隨使用時間持續(xù)提升?；谟脩舴答佇盘柺占€性化調(diào)優(yōu)網(wǎng)絡(luò)，針對不同用戶的輸入習(xí)慣和應(yīng)用場景進行細粒度調(diào)整，提高糾錯接受率，改善用戶體驗，特別是在特定領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語和個人習(xí)慣用語方面表現(xiàn)出色。本地輕量級模型采用輕量級專家混合層、稀疏激活機制和多層次注意力結(jié)構(gòu)，在保持低計算復(fù)雜度的同時，提升了模型表達能力，實現(xiàn)了高效的錯誤識別和糾正。通過構(gòu)建抗干擾通信管道和差異化響應(yīng)調(diào)度策略，使系統(tǒng)能夠在各種網(wǎng)絡(luò)條件和設(shè)備狀態(tài)下保持穩(wěn)定運行，提高了系統(tǒng)在弱網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和低資源設(shè)備上的適應(yīng)性。基于用戶歷史輸入模式構(gòu)建鍵盤輸入預(yù)測樹，提前觸發(fā)潛在錯誤糾正計算，結(jié)合無感知替換機制，有效降低了用戶感知延[0031]在一具體實施例中，執(zhí)行步驟100的過程可以具體包括如下步驟：通過用戶設(shè)備端中的嵌入式傳感器陣列對按鍵壓力數(shù)據(jù)進行采集，得到觸點壓力分布數(shù)據(jù)；對用戶手指在觸摸屏上的移動坐標和對應(yīng)時間戳進行追蹤，得到滑動軌跡數(shù)據(jù)；對用戶按鍵的接觸開始時間和釋放時間進行記錄，得到按鍵時間序列特征數(shù)據(jù)；基于觸點壓力分布數(shù)據(jù)、時間序列特征數(shù)據(jù)和滑動軌跡數(shù)據(jù)進行意圖映射計算，得到表示用戶按下字符與實際意圖輸入字符之間對應(yīng)關(guān)系的輸入意圖概率矩陣。[0032]具體的，構(gòu)建一套多模態(tài)輸入行為捕捉與建模機制，該機制以嵌入式傳感器陣列為底層支撐，結(jié)合多通道數(shù)據(jù)流并融合時間、空間與路徑三個維度的信息，從而在信號源頭上充分還原用戶實際操作行為。在用戶進行鍵盤輸入操作時，利用安裝于軟性鍵面或觸摸表層下方的壓力敏感陣列傳感器，以毫秒級采樣周期實時采集指尖與鍵面之間的物理接觸壓力變化，其中每次按鍵對應(yīng)一個二維的壓力響應(yīng)圖像，該圖像在數(shù)值上體現(xiàn)了不同空間位置點的單位壓力值分布。由于指尖按壓存在一定斜入角度與局部偏心，故該壓力圖呈現(xiàn)出非對稱高斯形態(tài)，其中中心區(qū)域壓力峰值代表實際受力最大點，而其向周邊遞減形成的梯度結(jié)構(gòu)則體現(xiàn)了手指的傾斜趨勢與微動軌跡。同時，對手指在觸摸區(qū)域上滑動軌跡進行連續(xù)追蹤，依賴高分辨率的電容式觸控定位模塊，其通過矩陣式分布的感應(yīng)單元檢測手指電荷分布重心的連續(xù)移動，從而在多個連續(xù)時間戳下獲得坐標點集合，該序列中的每一元素均同時包含空間位置與時間信息，能夠有效描述用戶在觸發(fā)按鍵之前、之中或之后的滑動路徑與節(jié)奏。通過對該序列進行一階導(dǎo)數(shù)與二階導(dǎo)數(shù)的速度與加速度計算，還原出手指的運動方向、軌跡轉(zhuǎn)向點、滑動幅度以及輸入慣性趨勢等特征，在模糊輸入、誤碰或非垂直操作場景下提供關(guān)鍵的決策依據(jù)。在完成壓力與軌跡信息采集的同時，對按鍵過程的時間動態(tài)特征進行同步記錄。利用事件驅(qū)動機制記錄每一次按鍵操作的三個關(guān)鍵時刻：即按鍵觸發(fā)的起始時刻(接觸開始時間)、持續(xù)接觸過程中的最大壓力峰值時刻以及指尖離開鍵面時的釋放時間，構(gòu)建一個由時間節(jié)點組成的時間序列。該序列進一步展開為多段時間間隔，這些時間參數(shù)用于描述輸入節(jié)奏、反應(yīng)時長與按壓習(xí)慣，并與其他維度的數(shù)據(jù)進行聯(lián)合建模，用以分析用戶是否存在急促敲擊、猶豫輸入或節(jié)奏漂移等行為偏差。將觸點壓力分布數(shù)據(jù)、滑動軌跡數(shù)據(jù)和按鍵時間序列特征數(shù)據(jù)統(tǒng)一輸入專門構(gòu)建的意圖映射網(wǎng)絡(luò)(TDF-Net),該網(wǎng)絡(luò)采用三階段結(jié)構(gòu)設(shè)計，在第一階段中通過多通道卷積網(wǎng)絡(luò)對壓力圖像與滑動軌跡圖像進行特征提取，提取出的局部圖像特征可表示為多維向量張量，保留空間位置與梯度變化信息；在第二階段中，引入雙向LSTM單元處理時間序列數(shù)據(jù)，包括時間點間壓力變化率、滑動軌跡動態(tài)趨勢以及指尖離合頻率等，并通過雙向建模確保歷史和未來信息在判定意圖時都能參與推理；在第三階段中，所有前述特征被投送至意圖映射層進行向量融合與概率變換，最終輸出一個二維的意圖映射矩陣。該矩陣通過softmax歸一化方式在每一行執(zhí)行概率分布約束，確保每一次輸入都具有完整的候選字符意圖圖譜。為提升該映射過程的自適應(yīng)性與泛化能力，采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)機制訓(xùn)練意圖映射模型，其中歷史輸入行為與用戶手動修改結(jié)果作為偽標簽信號被用于引導(dǎo)意圖判別模型的參數(shù)更新，使系統(tǒng)能夠在不斷使用中自我優(yōu)化識別邏輯。該意圖概率矩陣能反映標準輸入狀態(tài)下的理想字符意圖，并能夠在面對輸入噪聲、誤觸擾動或復(fù)雜輸入習(xí)慣時提供高魯棒性的意圖修正支持，作為后續(xù)錯誤檢測與字符糾正模塊的重要輸入依據(jù)。[0033]在一具體實施例中，執(zhí)行步驟基于觸點壓力分布數(shù)據(jù)、時間序列特征數(shù)據(jù)和滑動軌跡數(shù)據(jù)進行意圖映射計算，得到表示用戶按下字符與實際意圖輸入字符之間對應(yīng)關(guān)系的輸入意圖概率矩陣的過程可以具體包括如下步驟：對觸點壓力分布數(shù)據(jù)進行高斯分布計算，得到鍵位熱力圖，其中熱力圖中心值表示按鍵意圖強度；根據(jù)滑動軌跡數(shù)據(jù)計算用戶手指運動向量及速度特征，得到方向偏移矩陣；基于按鍵時間序列特征數(shù)據(jù)計算相鄰字符間的時間間隔比率，得到時間關(guān)聯(lián)權(quán)對鍵位熱力圖、方向偏移矩陣和時間關(guān)聯(lián)權(quán)重進行貝葉斯概率融合，得到初始意圖概率分布；結(jié)合標準鍵盤布局幾何距離矩陣對初始意圖概率分布進行空間相關(guān)性加權(quán)調(diào)整，得到表示用戶按下字符與實際意圖輸入字符之間對應(yīng)關(guān)系的輸入意圖概率矩陣。[0034]具體的，對于每一次鍵盤按壓事件，基于嵌入式壓力傳感器陣列所采集到的二維觸點壓力分布數(shù)據(jù)，構(gòu)建原始壓力圖，該圖以按鍵接觸中心為參考點，將水平方向和垂直方向上各位置傳感單元所記錄的壓力值組織為一個密度矩陣。為了增強該矩陣的結(jié)構(gòu)可解釋性與中心指向性，以接觸壓力峰值點為高斯中心，構(gòu)建二維高斯核函數(shù)，對整個壓力圖進行擬合，得到具有物理意義的鍵位熱力圖，其中熱力圖中心值代表按鍵意圖強度，即用戶在該鍵位上的集中輸入意愿強度，而其在周邊區(qū)域的衰減幅度則體現(xiàn)了接觸模糊程度和手指觸碰穩(wěn)定性。同時，從觸摸坐標記錄模塊中獲取用戶手指的滑動軌跡數(shù)據(jù)，通過連續(xù)時間戳下的位置信息序列構(gòu)建二維運動路徑，進一步對其執(zhí)行一階差分與速度向量計算，得到反映運動方向與軌跡幅度的特征矩陣。對每兩個連續(xù)時刻之間的位置差值進行向量構(gòu)建，并計算單位時間內(nèi)的速度模值與方向角度，形成方向偏移矩陣。該矩陣用以表示從起始接觸到目標按鍵之間的路徑偏移趨勢，系統(tǒng)通過該矩陣識別是否存在向鄰鍵的軌跡拐角、慣性滑入或方向漂移等行為，這種現(xiàn)象在快速敲擊、多指打字或斜向輸入時尤為常見。分析按鍵時間序列特征數(shù)據(jù)，即每次按壓動作的接觸起始時間、釋放時間及持續(xù)時間，通過將不同字符輸入事件之間的時間差進行歸一化處理，計算出相鄰字符對之間的時間間隔比率，進而構(gòu)建時間關(guān)聯(lián)權(quán)重矩陣。該權(quán)重用于衡量用戶在快速打字過程中是否存在節(jié)奏性的失誤，如因輸入速度過快而導(dǎo)致鍵位偏移、抬指延遲等問題，同時識別因短暫停頓帶來的思維中斷等情況。對鍵位熱力圖、方向偏移矩陣與時間關(guān)聯(lián)權(quán)重矩陣進行聯(lián)合處理，采用貝葉斯概率融合機制將三個維度的信息整合成一個統(tǒng)一的初始意圖概率分布。在貝葉斯框架中，每個候選字符j在給定按壓字符i的情況下，其作為用戶真實意圖的后驗概率P(jli)被表示為多個條件因素的乘積組合與歸一化處理，即系統(tǒng)構(gòu)建先驗概率模型并將壓力分布、運動方向與時間依賴作為條件證據(jù)進行推理，從而在所有可能的字符之間生成歸一化后的初始概率分布。該分布捕捉了用戶輸入行為的物理表現(xiàn)與時序動態(tài)，并在統(tǒng)計意義上建立起字符之間的意圖轉(zhuǎn)移關(guān)系，使得即便在誤觸、模糊接觸或快速輸入等干擾條件下，系統(tǒng)依然能夠以較高置信度識別用戶真實目標字符。引入標準鍵盤布局幾何距離矩陣對初始概率分布進行空間相關(guān)性加權(quán)調(diào)整。該幾何距離矩陣定義了鍵盤中每兩個字符之間的歐幾里得距離，依據(jù)距離函數(shù)對初始意圖分布中的每一項概率進行加權(quán)處理，即對于距離較近的字符，其最終概率保持或適度上升，而對遠距離的候選字符，其概率被壓縮至極低，以符合用戶操作的物理可達性。該空間加權(quán)機制使得意圖概率矩陣不僅在輸入行為的動態(tài)維度上具備合理性，也在空間結(jié)構(gòu)上保持約束，防止錯誤意圖的非物理性擴散。通過壓力分布的集中性、滑動軌跡的動向性、時間節(jié)奏的連續(xù)性以及幾何結(jié)構(gòu)的約束性聯(lián)合建模，生成輸入意圖概率矩陣。[0035]在一具體實施例中，執(zhí)行步驟200的過程可以具體包括如下步驟：通過第一本地輕量級模型的字符級嵌入層將輸入字符序列進行映射處理，得到字符向量序列；將字符向量序列輸入第一本地輕量級模型的輕量級專家混合層，通過路由網(wǎng)絡(luò)將輸入分配給4個專家子網(wǎng)絡(luò)進行并行特征提取，得到多視角特征表示；應(yīng)用簡化的稀疏激活模塊對多視角特征表示進行選擇性特征激活，僅保留關(guān)鍵信將稀疏特征矩陣和輸入意圖概率矩陣輸入輕量級多層次注意力結(jié)構(gòu)進行跨模態(tài)將融合語義表示輸入第一本地輕量級模型中雙分支預(yù)測頭的錯誤檢測分支和糾正分支進行并行計算，并結(jié)合預(yù)設(shè)的n-gram詞頻統(tǒng)計表進行概率加權(quán)，得到第一糾正結(jié)果。[0036]具體的，通過第一本地輕量級模型的字符級嵌入層將輸入字符序列進行映射處理，該嵌入層相當于一個緊湊型語義表示模塊，將每一個離散字符根據(jù)其編號、詞性、使用頻率和語境表現(xiàn)等語言特性映射為一組固定維度的稠密向量表示，這些向量記錄了字符在語言空間中的抽象位置，并具備一定的語義相似性，使得類似用法或相近結(jié)構(gòu)的字符在向量空間中相對接近，為后續(xù)結(jié)構(gòu)感知提供基礎(chǔ)條件。將字符向量序列輸入本地模型中的輕量級專家混合層，該模塊在計算資源有限的條件下，引入專家選擇機制將不同類型的特征心會根據(jù)當前輸入序列的上下文狀態(tài)和語義偏移特征，對每個字符位置分配激活概率，并將這些位置劃分到4個專家子網(wǎng)絡(luò)中。每個子網(wǎng)絡(luò)被設(shè)計為結(jié)構(gòu)不同的特征處理單元，例如有的子網(wǎng)絡(luò)擅長識別局部拼寫模式，有的擅長判斷語言節(jié)奏特性，還有的擅長處理前后文銜接關(guān)系。多路徑并行處理的方式既提高了語義提取的深度，也增強了模型對多樣化錯誤模式的建模能力。四個專家子網(wǎng)絡(luò)分別輸出的結(jié)果被拼接合并為多視角特征表示。應(yīng)用簡化的稀疏激活模塊對多視角特征表示進行選擇性特征激活，確保系統(tǒng)僅對信息密度較高、語義價值較大的激活路徑進行保留，從而節(jié)省不必要的計算開銷并增強預(yù)測結(jié)果的可控性。稀疏激活機制通過簡化門控結(jié)構(gòu)和動態(tài)通道評分策略對各通道激活值進行評分，僅選擇分值最高的一部分通道輸出進入下一階段處理，而其余低權(quán)重通道則被壓制或屏蔽，得到稀疏特征矩陣。將稀疏特征矩陣與由輸入行為動態(tài)建模模塊(如TDF-Net)生成的輸入意圖概率矩陣進行融合處理。輸入意圖概率矩陣是用戶輸入過程中的物理行為表達(包括觸點壓力、時間分布、滑動軌跡等)所推導(dǎo)出的偏移意圖估計，在字符序列維度上提供了另一種解釋角度，即當前按下字符與可能真實意圖字符之間的概率映射關(guān)系。為了讓語義特征與意圖特征形成有效耦合，引入輕量級多層次注意力結(jié)構(gòu)，結(jié)構(gòu)包含兩個Transformer編碼層，并在每層中設(shè)置四個注意力頭，使其能夠在稀疏特征與意圖矩陣之間構(gòu)建多維信息關(guān)聯(lián)關(guān)系。該結(jié)構(gòu)將字符特征與意圖分布拼接作為復(fù)合輸入，利用多頭注意力機制分別學(xué)習(xí)字符間上下文依賴、字符與意圖的耦合關(guān)系、意圖間的上下游趨勢以及語義-行為耦合通路的重要性。注意力層通過對比激活值分布、路徑注意力圖和動態(tài)權(quán)重回傳逐層強化關(guān)鍵位置的聯(lián)合表達，并在Transformer結(jié)構(gòu)中通過殘差連接和歸一化層確保梯度流暢與模型穩(wěn)定，最終輸出融合語義表示。將融合語義表示輸入第一本地輕量級模型中雙分支預(yù)測頭的錯誤檢測分支和糾正分支進行并行計算。其中錯誤檢測分支采用小型卷積模塊結(jié)合位置注意機制對序列中的字符逐位輸出錯誤概率，并將高于設(shè)定閾值的位置標記為高風(fēng)險區(qū)域；而糾正分支則基于語義融合表示構(gòu)建替代字符的概率分布，并從所有可能的候選中輸出一個排序結(jié)果。在這個階段，為避免系統(tǒng)僅依賴模型訓(xùn)練經(jīng)驗做出判斷，引入一個預(yù)設(shè)的n-gram詞頻統(tǒng)計表，該表記錄語言中常見字符組合的概率關(guān)系，在模型做出糾正建議后，調(diào)用詞頻統(tǒng)計結(jié)果對預(yù)測結(jié)果進行概率加權(quán)修正，使得糾正建議不僅合理、通順，而且符合常規(guī)語言使用習(xí)慣和上下文流暢性。詞頻統(tǒng)計提供了一種語言層的先驗增強，使本地模型具備更高的語言理解與生成能力。通過以上步驟，生成第一糾正結(jié)果。[0037]在一具體實施例中，執(zhí)行步驟300的過程可以具體包括如下步驟：將第一糾正結(jié)果、輸入字符序列和輸入意圖概率矩陣傳輸至云端服務(wù)器，得到云端輸入數(shù)據(jù)集；對云端輸入數(shù)據(jù)集與用戶歷史輸入序列及應(yīng)用程序上下文信息進行合并處理，得到目標上下文數(shù)據(jù)集；將目標上下文數(shù)據(jù)集輸入采用混合專家架構(gòu)、稀疏激活機制和多層次注意力結(jié)構(gòu)的云端大模型進行處理，得到深度語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；基于深度語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)執(zhí)行條件概率最大化計算，生成最優(yōu)糾正文本序列，并將最優(yōu)糾正文本序列作為第二糾正結(jié)果返回至用戶設(shè)備端。[0038]具體的，將第一糾正結(jié)果與其所基于的原始輸入字符序列一同打包，并附帶對應(yīng)的輸入意圖概率矩陣形成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)單元。為了保障傳輸效率與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一致性，在打包階段采用統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式封裝機制，同時利用差分壓縮和冗余剔除算法對重復(fù)信息進行壓縮處理，確保在移動網(wǎng)絡(luò)條件下仍可保持較低的數(shù)據(jù)量，并通過加密通道將其發(fā)送至云端服務(wù)器，構(gòu)建云端輸入數(shù)據(jù)集。對云端輸入數(shù)據(jù)集與用戶歷史輸入序列及應(yīng)用程序上下文信息進行合并處理，構(gòu)建目標上下文數(shù)據(jù)集。用戶歷史輸入序列由本地模型在空閑狀態(tài)下周期性上傳至云端緩存服務(wù)，其內(nèi)容涵蓋用戶近期使用頻率高的短語、習(xí)慣詞序結(jié)構(gòu)、語用特征以及個性化錯詞糾正記錄，這些歷史信息在當前輸入分析中起到情境補充與語義慣性引導(dǎo)的作用；而應(yīng)用程序上下文信息則來源于輸入發(fā)生時所處的具體使用場景。根據(jù)每一種應(yīng)用類型定義不同的語言風(fēng)格權(quán)重和糾錯寬容度參數(shù)，從而確保在語言表達風(fēng)格、糾錯嚴格性和語義連貫性方面做出有針對性的推理策略。在完成上述信息整合后，構(gòu)建出一個覆蓋用戶行為、語言習(xí)慣、場景背景和輸入內(nèi)容的高維度、多層次目標上下文數(shù)據(jù)集。為有效處理結(jié)構(gòu)復(fù)雜、信息維度豐富的輸入，云端部署的大模型采用混合專家架構(gòu)，該架構(gòu)集成多個結(jié)構(gòu)差異化的子模型，每個子模型被稱為“專家”,分別某些專家擅長處理語法邏輯結(jié)構(gòu)，另一些專家更關(guān)注詞序組合或句式變形，還有一些專家聚焦拼寫變化或風(fēng)格特征。在接收到目標上下文數(shù)據(jù)集后，模型啟動稀疏激活機制，根據(jù)當前輸入的語義分布、上下文特征和目標偏移方向，從所有專家中選取其中最適配的部分進行激活參與計算，從而顯著降低冗余計算成本并避免無效參數(shù)調(diào)用。在稀疏激活后，模型內(nèi)部的多層次注意力結(jié)構(gòu)開始運行，通過層層注意力加權(quán)機制捕捉輸入中各字符、詞語、短語乃至上下文段落之間的復(fù)雜依賴關(guān)系。在這一過程中，模型識別輸入字符序列中是否存在上下文不連貫、語法結(jié)構(gòu)不合理、詞義偏移等問題，并對第一糾正結(jié)果與輸入意圖之間的潛在矛盾進行語義對齊調(diào)整，從而在高維表示空間中構(gòu)建出語義一致性較強、上下文緊耦合的深度語義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)?；谡Z義關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)執(zhí)行條件概率最大化推理任務(wù)，模型對每一位置上的字符進行重新打分，根據(jù)當前語義環(huán)境和語言規(guī)則生成一組候選詞，并在每一步中依次選擇概率最高的路徑生成最終文本序列。為提升文本整體的自然性與上下文一致性，引入束搜索算法進行路徑優(yōu)化，避免局部最優(yōu)帶來的連鎖偏差，同時結(jié)合語言模型對全句的語法平滑度進行全局評估，生成最優(yōu)糾正文本序列。將最優(yōu)糾正文本序列作為第二糾正結(jié)果打包返回至用戶端，并在返回過程中附加置信度信息與局部字符替換標識，用以指導(dǎo)本地模型是否進行顯示更新、標注提示或無感知替換。[0039]在一具體實施例中，執(zhí)行步驟400的過程可以具體包括如下步驟：利用偽標簽生成器對第二糾正結(jié)果和輸入字符序列進行配對處理，得到偽標簽訓(xùn)練樣本對；通過質(zhì)量評估函數(shù)對偽標簽訓(xùn)練樣本對計算糾正一致性、預(yù)測置信度和唯一性，并基于糾正一致性、預(yù)測置信度和唯一性生成樣本質(zhì)量評分集合；基于樣本質(zhì)量評分集合對偽標簽訓(xùn)練樣本對進行閾值篩選，并將偽標簽訓(xùn)練樣本對中樣本質(zhì)量評分高于預(yù)設(shè)值的樣本添加至遞歸訓(xùn)練緩存，得到目標蒸餾訓(xùn)練集；將目標蒸餾訓(xùn)練集輸入動態(tài)加權(quán)蒸餾模塊，應(yīng)用組合蒸餾損失函數(shù)對第一本地輕量級模型進行訓(xùn)練，得到知識壓縮參數(shù)集，第一本地輕量級模型包含字符級嵌入層、輕量級專家混合層、簡化的稀疏激活模塊、輕量級多層次注意力結(jié)構(gòu)和雙分支預(yù)測頭；根據(jù)知識壓縮參數(shù)集對第一本地輕量級模型進行參數(shù)更新和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，同時建立反向知識流通道將新錯誤模式匯總至服務(wù)器，得到第二本地輕量級模型。[0040]具體的，利用偽標簽生成器對第二糾正結(jié)果和輸入字符序列進行配對處理，并構(gòu)建成訓(xùn)練樣本對。該配對過程確保每一個原始輸入序列與其對應(yīng)的云端高置信度輸出形成一對正負樣本映射關(guān)系，并作為未來蒸餾學(xué)習(xí)中的偽監(jiān)督訓(xùn)練數(shù)據(jù)，成為本地模型模仿云端決策機制的參考依據(jù)。為了避免低質(zhì)量偽標簽對本地模型學(xué)習(xí)造成干擾，在樣本對生成之后啟動質(zhì)量評估模塊，對每一組樣本執(zhí)行多維度質(zhì)量分析評估。通過糾正一致性指標評估云端第二糾正結(jié)果與本地第一糾正結(jié)果之間的差異程度，該指標用于判斷兩者在字符位置、糾正路徑與結(jié)果文本方面是否保持高度一致或存在分歧，并據(jù)此賦予一致性權(quán)重。接著對每個偽標簽樣本計算其預(yù)測置信度，該置信度來源于云端模型在生成該糾正結(jié)果過程中輸出的字符概率分布密度或語言模型評分，是衡量該結(jié)果穩(wěn)定性與可信性的關(guān)鍵參數(shù)。然后引入唯一性指標，通過對比該樣本與歷史訓(xùn)練數(shù)據(jù)中是否出現(xiàn)過相似結(jié)構(gòu)或重合內(nèi)容，判斷其是否具備新穎性、泛化價值和模型挑戰(zhàn)性，從而評估其訓(xùn)練價值。將以上三個維度的評分進行融合，構(gòu)建樣本質(zhì)量評分集合，每一個偽標簽樣本對都被賦予一個反映其訓(xùn)練參考價值的復(fù)合評分。設(shè)定一個動態(tài)更新的閾值，用于篩選高質(zhì)量偽標簽訓(xùn)練樣本，僅將評分高于該閾值的樣本對保留，并放入遞歸訓(xùn)練緩存中，構(gòu)建出用于本地蒸餾優(yōu)化的目標蒸餾訓(xùn)練集。該訓(xùn)練集具備強一致性、結(jié)構(gòu)創(chuàng)新性與較高置信度，并通過樣本篩選機制有效規(guī)避了由錯誤推理、邊界干擾或數(shù)據(jù)異常引發(fā)的訓(xùn)練污染風(fēng)險，確保后續(xù)本地模型蒸餾訓(xùn)練的穩(wěn)定性和提升幅度。將目標蒸餾訓(xùn)練集輸入本地模型的動態(tài)加權(quán)蒸餾模塊，該模塊是用于將云端知識壓縮遷移至本地模型的執(zhí)行單元。在蒸餾過程中，引入組合蒸餾損失機制，即同時考慮本地模型在與云端預(yù)測分布對齊方面的軟損失與其對偽標簽輸出對齊程度的硬損失，前者體現(xiàn)為本地模型模仿云端在各候選字符上的預(yù)測概率分布，后者體現(xiàn)為其對偽標簽結(jié)果文本的一致輸出能力。通過時間相關(guān)函數(shù)自動調(diào)整兩種損失的權(quán)重配比，在模型尚未收斂時加重分布對齊訓(xùn)練以提高穩(wěn)定性，在模型逐步擬合后增加偽標簽對齊權(quán)重以提升精度與泛化能力。動態(tài)加權(quán)機制確保模型在不同階段具有不同的訓(xùn)練目標，最大化每一批數(shù)據(jù)的訓(xùn)練價值。同時，本地模型的訓(xùn)練范圍并不限于輸出層，而是覆蓋其所有關(guān)鍵結(jié)構(gòu)單元，包括字符級嵌入層、輕量級專家混合層、簡化稀疏激活模塊、輕量級多層次注意力結(jié)構(gòu)和雙分支預(yù)測頭，每一層參數(shù)都通過反向傳播機制參與訓(xùn)練過程，并在組合損失函數(shù)的驅(qū)動下不斷優(yōu)化其參數(shù)狀態(tài)。在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)監(jiān)測各模塊參數(shù)收斂速度和梯度變化趨勢，動態(tài)凍結(jié)已收斂路徑，避免冗余計算，同時在模型權(quán)重更新完畢后，根據(jù)收斂效果對結(jié)構(gòu)配置進行微調(diào)，例如剪除低貢獻專家子網(wǎng)絡(luò)、重構(gòu)稀疏激活門控順序或合并注意力路徑，以在不增加參數(shù)規(guī)模的前提下實現(xiàn)模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化，形成結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、響應(yīng)快速、表現(xiàn)增強的第二本地輕量級模型。為進一步完善系統(tǒng)的協(xié)同進化機制，在蒸餾訓(xùn)練的同時構(gòu)建一條反向知識流通道，將蒸餾過程中識別出的高價值新錯誤樣本、新型輸入模式或罕見錯詞結(jié)構(gòu)以匿名方式上傳至服務(wù)器，由服務(wù)器統(tǒng)一進行聚合分析與大模型增量訓(xùn)練補丁更新。該機制確保用戶在本地模型不斷優(yōu)化的同時，也間接推動了云端模型的語料豐富與糾錯精度提升，從而形成端云協(xié)同知識循環(huán)的正反饋閉環(huán)，增強整個糾錯系統(tǒng)對新型語言變化、罕見用法和用戶特定輸入習(xí)慣的響應(yīng)能力和長期進化潛力。通過以上步驟，完成第一本地輕量級模型向第二本地輕量級模型的迭代進化過程。[0041]在一具體實施例中，執(zhí)行步驟500的過程可以具體包括如下步驟：對用戶接受或拒絕糾正建議的選擇操作、糾正后的編輯行為、響應(yīng)時間和應(yīng)用場景下的接受率進行監(jiān)控采集，得到行為反饋數(shù)據(jù)；對行為反饋數(shù)據(jù)進行貝葉斯權(quán)重優(yōu)化計算，得到糾錯滿意度評分；基于糾錯滿意度評分構(gòu)建包含用戶常用詞匯、錯誤類型分布和場景偏好的個性化調(diào)參數(shù)據(jù)；對設(shè)備處理器負載、內(nèi)存占用、電池電量和網(wǎng)絡(luò)延遲進行監(jiān)測計算，結(jié)合個性化調(diào)參數(shù)據(jù)生成任務(wù)分配方案；根據(jù)任務(wù)分配方案對第二本地輕量級模型與云端大模型進行配置調(diào)整，得到雙層異步協(xié)同糾錯策略。[0042]具體的，在用戶每次收到糾錯建議后，啟動行為反饋采集模塊，對其后續(xù)操作進行實時監(jiān)控。這一過程中記錄四類關(guān)鍵反饋信號：其一是用戶是否接受或拒絕系統(tǒng)所提供的續(xù)修改為其他字符，則記錄為負向反饋；其二是用戶在接受或拒絕糾正后是否繼續(xù)對該段文字進行編輯，系統(tǒng)根據(jù)編輯動作是否覆蓋已糾正區(qū)域判斷糾正建議是否完全滿足用戶表達需求；其三是系統(tǒng)記錄用戶從糾錯建議彈出到最終確認之間所經(jīng)歷的響應(yīng)時間，通過分析該時間長度推斷用戶對糾正內(nèi)容的判斷信心；其四是系統(tǒng)根據(jù)當前應(yīng)用場景——如聊天、筆記、郵件、網(wǎng)頁輸入等——統(tǒng)計同一類場景下的糾正建議接受率，用以反映用戶在不同使用上下文中對系統(tǒng)干預(yù)的容忍度與依賴性。在上述反饋數(shù)據(jù)采集完成將其輸入至貝葉斯權(quán)重優(yōu)化模型中進行多維權(quán)重歸一化與滿意度推斷處理。貝葉斯優(yōu)化模型在此階段的作用是將不同類型反饋信號進行加權(quán)融合，構(gòu)建一個綜合的糾錯滿意度評分模型。通過設(shè)定反饋優(yōu)先級對不同信號進行打分，例如接受或拒絕操作權(quán)重最高，其次是編輯行為，其后是響應(yīng)時間，場景接受率則提供長期趨勢參考。在模型內(nèi)部，根據(jù)歷史反饋先驗分布不斷更新每一類信號的邊際概率，并根據(jù)新輸入數(shù)據(jù)的后驗推斷動態(tài)更新加權(quán)策略，輸出一個0到1之間的糾錯滿意度評分，該評分用于量化當前模型輸出在用戶主觀感知上的有效性?；诩m錯滿意度評分構(gòu)建個性化調(diào)參數(shù)據(jù)模型，該模型由三部分組成：用戶常用詞匯集合，通過分析歷史輸入記錄與糾錯反饋中出現(xiàn)頻率較高的詞語、短語和專有詞匯，構(gòu)建用戶偏好詞向量，用于影響未來詞頻加權(quán)與候選優(yōu)先級排序；用戶特定錯誤類型分布矩陣，該矩陣基于用戶糾錯歷史中出現(xiàn)的錯誤類型頻率統(tǒng)計，如拼寫類錯誤、語義類錯誤、詞序錯位、格式錯誤等，形成偏好型糾錯模式，該信息可用于提前判斷高風(fēng)險輸入結(jié)構(gòu)；用戶在不同應(yīng)用場景下對糾錯建議接受度的偏好向量，該向量記錄在特定場景中用戶是否傾向于接納系統(tǒng)修改或保留原始表達，如在社交應(yīng)用中傾向保留網(wǎng)絡(luò)用語，在文稿寫作中傾向修正正式語法等。三者結(jié)合構(gòu)成用戶專屬的糾錯行為畫像。啟動設(shè)備資源監(jiān)測模塊，對當前處理器負載、內(nèi)存占用、申池申量與網(wǎng)絡(luò)延遲進行實時采樣。將各項資源指標以狀態(tài)矢量形式表示.并與前述個性化調(diào)參數(shù)據(jù)進行聯(lián)合建模，建立多目標約束下的任務(wù)分配函數(shù)，綜合考慮性能瓶頸、功耗控制與用戶體驗等多個目標，在不同條件下生成適應(yīng)性的糾錯任務(wù)分配方案。例如，當處理器占用率較低且電量充足時，系統(tǒng)在本地模型上執(zhí)行更多字符級別的糾錯推理任務(wù)；而當網(wǎng)絡(luò)狀況良好但本地資源緊張時，系統(tǒng)優(yōu)先將復(fù)雜語義判斷任務(wù)上送云端處理；在弱網(wǎng)環(huán)境下但用戶處于高響應(yīng)場景(如實時會議聊天),系統(tǒng)啟動保守策略，在本地執(zhí)行高置信度快速糾錯，云端則異步補償語義優(yōu)化，從而確保實時性與語言準確性的雙重保障。根據(jù)任務(wù)分配方案對第二本地輕量級模型與云端大模型進行配置調(diào)整，構(gòu)建雙層異步協(xié)同糾錯策結(jié)構(gòu)內(nèi)的動態(tài)通道控制與量化精度切換來適應(yīng)當前設(shè)備狀態(tài)；同時對云端大模型的調(diào)用節(jié)奏、請求內(nèi)容壓縮比、批處理合并窗口進行調(diào)節(jié)，確保云端返回結(jié)果的延遲與語義價值最優(yōu)平衡。在整體策略執(zhí)行中，引入基于時間戳的異步協(xié)調(diào)機制，使得本地模型的初步糾錯結(jié)果立即展現(xiàn)，不影響輸入流暢性，而云端返回的最終優(yōu)化結(jié)果則在后臺替換，確保用戶始終體驗到連續(xù)、高質(zhì)量的輸入過程，實現(xiàn)在用戶反饋驅(qū)動下的端云協(xié)同動態(tài)進化與資源最優(yōu)化響應(yīng)。[0043]在一具體實施例中，執(zhí)行步驟根據(jù)任務(wù)分配方案對第二本地輕量級模型與云端大模型進行配置調(diào)整，得到雙層異步協(xié)同糾錯策略的過程可以具體包括如下步驟：根據(jù)任務(wù)分配方案對輸入字符序列的語義復(fù)雜度進行實時計算，通過自適應(yīng)閾值函數(shù)將簡單拼寫錯誤分配給第二本地輕量級模型處理，將語義依賴性錯誤分配給云端大?；诙e誤類型分流機制對第二本地輕量級模型的計算資源分配進行動態(tài)調(diào)整，為高頻使用區(qū)域的鍵盤輸入預(yù)留計算資源，同時對云端大模型的調(diào)用頻率執(zhí)行上限控基于用戶歷史輸入模式執(zhí)行N元語法分析，構(gòu)建鍵盤輸入預(yù)測樹，并根據(jù)鍵盤輸入預(yù)測樹提前觸發(fā)潛在錯誤糾正計算，得到預(yù)判糾錯緩存；基于預(yù)判糾錯緩存和差異化響應(yīng)調(diào)度策略，使用令牌桶算法控制向云端大模型發(fā)送請求的平滑度，并實施網(wǎng)絡(luò)條件感知的請求批處理合并，得到抗干擾通信管道；將抗干擾通信管道與輸入延遲敏感度函數(shù)相結(jié)合，從第二本地輕量級模型獲取結(jié)果，而允許云端大模型結(jié)果異步返回并無感知替換，形成雙層異步協(xié)同糾錯策略。[0044]具體的，通過輕量級語義分析引擎對當前輸入字符序列執(zhí)行動態(tài)語義復(fù)雜度建模。該模型通過分析當前輸入中的詞性分布、句法結(jié)構(gòu)、上下文依賴程度以及短語級搭配規(guī)律，結(jié)合字符之間的詞匯黏連度、語義模糊性與歧義強度，構(gòu)建一個動態(tài)的語義復(fù)雜度評分。在此基礎(chǔ)上引入一套可調(diào)節(jié)的自適應(yīng)閾值函數(shù)，該函數(shù)根據(jù)設(shè)備負載、用戶反饋評分、輸入場景類型以及歷史語義錯誤率等多個變量自動調(diào)整判別閾值，并據(jù)此將輸入錯誤劃分為兩類：若當前輸入被判斷為具有明顯字符偏移、拼寫相似誤差或獨立單詞