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基于机器学习的纠错系统技术 - 智能文本纠错 API
引言在过去的几十年里，文本纠错技术已经取得了巨大的进展，从最初的基于规则的纠错系统到现在的基于机器学习的纠错系统，技术的发展已经帮助人们解决了大量的文本纠错问题，随着机器学习技术的发展，文本纠错技术也发生了重大变化 本文将介绍一款新的基于机器学习的纠错技术，并详细列出实际的可应用场景。工作原理今天介绍的智能文本纠错 API 是基于机器学习的纠错系统通过分析大量的文本数据来学习语言模型，从而识别和纠正文本中的错误。 基于机器学习的文本纠错系统通常分为两个主要部分：语言模型和纠错算法。 纠错能力智能文本纠错技术是针对字词错误、标点、地名、专有名词、敏感信息、意识形态等进行智能校对，具体的纠错能力如下：图片应用场景当前的基于机器学习的智能文本纠错 API 已经非常成熟，并且广泛应用于各种领域 ，例如写作工具、手机输入法和翻译软件等，下面是一些常见的应用场景：图片快速接入智能文本纠错 API1.注册并获取智能文本纠错 API 密钥进入 【智能文本纠错】详情页，点击【免费试用】，即可唤起注册按钮
1.1K30编辑于 2023-04-28 - 来自专栏Soul Joy Hub
ASR文本纠错模型
重磅推荐专栏 《Transformers自然语言处理系列教程》 手把手带你深入实践Transformers，轻松构建属于自己的NLP智能应用！ 文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有错误字词的句子，输出是一个正确的中文句子。ASR（语音识别）文本的错误类型很多，有多字、少字、错别字、同音近音字等等。 1. /github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/pycorrector/macbert/README.md 本项目是 MacBERT 改变网络结构的中文文本纠错模型 spm=1001.2014.3001.5502 上述模型考虑到了文本错字进行纠错，但在中文ASR的场景下，很多情况是由于中文拼音读音相同或相近导致的识别错误。 FastCorrect 上述模型都是在自编码模型上进行检错与纠错。也就是说，文本的输入输出序列长度是不变的，且输出纠错结果的token位置必须是与输入位置对齐的。
3K20编辑于 2022-11-30 - 来自专栏API 分享
智能文本纠错API的应用与工作原理解析
然而，文字错误、标点符号错误、语法问题和不当的表达常常会削弱文本的质量，降低信息传达的效果。为了解决这个问题，智能文本纠错API 应运而生，它们是一类基于人工智能的工具，旨在提高文本的准确性和清晰度。 智能文本纠错API的应用领域智能文本纠错API在各个领域都有广泛的应用。 智能文本纠错API可以帮助用户发布更具吸引力和可读性的内容。在线写作平台：在线写作平台可以集成智能文本纠错API，为用户提供实时的纠错建议，有助于提高写作质量和效率。 智能文本纠错API可以协助研究人员提高论文质量。智能文本纠错API的工作原理智能文本纠错API的工作原理依赖于大规模的语料库和机器学习算法，这些算法能够识别文本中的模式和错误，并提供准确的修复建议。 智能文本纠错API的工作原理涉及以下步骤：快速接入智能文本纠错 API 1.申请接口登录 APISpace 进入 【智能文本纠错】详情页，申请接口。
49630编辑于 2023-09-15 - 来自专栏Soul Joy Hub
中文文本纠错模型
中文文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有语法错误的中文句子，输出是一个正确的中文句子。语法错误类型很多，有多字、少字、错别字等，目前最常见的错误类型是错别字。 1. 得到各个字符错误的概率G = (g1，g2，…，gn)，其中g在0-1之间，越靠近1表示该字符错误的概率越大，其损失函数为： soft-masked 作者认为只hard-mask了15%字符的Bert不完全具备纠错的能力 /github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/pycorrector/macbert/README.md 本项目是 MacBERT 改变网络结构的中文文本纠错模型 spm=1001.2014.3001.5502 ErnieCSC PaddleNLP模型库实现了百度在ACL 2021上提出结合拼音特征的Softmask策略的中文错别字纠错的下游任务网络，并提供预训练模型
1.7K40编辑于 2022-05-10 - 来自专栏机器学习AI算法工程
中文文本纠错算法实现
文本纠错又称为拼写错误或者拼写检查，由于纯文本往往来源于手打或者OCR识别，很可能存在一些错误，因此此技术也是一大关键的文本预处理过程，一般存在两大纠错类型。 1.拼写错误 第一种是Non-word拼写错误，表示此词汇本身在字典中不存在，比如把“要求”误写为“药求”， 2.少字多字 中文文本纠错比较难，不多说。 本文代码 获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 纠错 即可获取。 AI项目体验地址 https://loveai.tech 代码： 1导入包 和标点符号 ?
3K20发布于 2020-07-03 - 来自专栏自然语言处理
中文文本纠错任务简介
任务简介 中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作，中文的文本纠错，应用场景很多，诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等，例如： 写作辅助：在内容写作平台上内嵌纠错模块，可在作者写作时自动检查并提示错别字情况 语音识别对话纠错 将文本纠错嵌入对话系统中，可自动修正语音识别转文本过程中的错别字，向对话理解系统传递纠错后的正确query，能明显提高语音识别准确率，使产品整体体验更佳 图片来源 但考虑到端到端任务，我们评价完整的纠错过程： 应该纠错的，即有错文本记为 P，不该纠错的，即无错文本记为 N 对于该纠错的，纠错对了，记为 TP，纠错了或未纠，记为 FP 对于不该纠错的，未纠错，记为 （Chinese Spelling Correct）最新技术方案总结 中文文本纠错算法--错别字纠正的二三事 中文文本纠错算法走到多远了？ 中文输入纠错任务整理 nlp 中文文本纠错_百度中文纠错技术 中文拼写检测（Chinese Spelling Checking）相关方法、评测任务、榜单 中文(语音结果)的文本纠错综述 Chinese
2.6K21编辑于 2022-10-28 - 来自专栏自然语言处理
中文文本纠错工具推荐:pycorrector
pycorrector https://github.com/shibing624/pycorrector 中文文本纠错工具。 在情感分析、文本匹配、自然语言推理、词法分析、阅读理解、智能问答等16个公开数据集上超越世界领先技术 MacBERT模型：来自哈工大SCIR实验室2020年的工作，改进了BERT模型的训练方法，使用全词掩蔽和 ，抛砖引玉的作用，如果对大家在文本纠错任务上有一点小小的启发就是我莫大的荣幸了。 希望你们好好的跳无', '少先队员因该为老人让坐', '机七学习是人工智能领遇最能体现智能的一个分知', '一只小鱼船浮在平净的河面上', ，提升基于mask的纠错效果 新增基于electra模型的纠错逻辑，参数更小，预测更快 新增专用于纠错任务深度模型，使用bert/ernie预训练模型，加入文本音似、形似特征。
2.4K20编辑于 2023-08-25 - 来自专栏JadePeng的技术博客
从编辑距离、BK树到文本纠错
搜索引擎里有一个很重要的话题，就是文本纠错，主要有两种做法，一是从词典纠错，一是分析用户搜索日志，今天我们探讨使用基于词典的方式纠错，核心思想就是基于编辑距离，使用BK树。 Collections.sort(searchResults); return Collections.unmodifiableList(searchResults); } 使用BK树做文本纠错
2.4K60发布于 2018-03-12 - 来自专栏素质云笔记
中文文本纠错算法走到多远了？
纠错是从互联网起始时就在一直解决的问题，但是一直作为一些重要技术的辅助、附属功能而默默无闻，譬如搜索引擎、譬如火热的智能写作等。 素质整理！ ---- 百度智能纠错技术 可参考百度纠错开放平台： https://ai.baidu.com/tech/nlp/text_corrector ? ? 百度智能纠错体系： ? 基于知识图谱的纠错，基于关联 知识计算 - 文本理解 ? 意图理解之后，槽位填满了，根据槽来填错的POI ---- 腾讯：基于语义关联的中文查询纠错框架 一个好的纠错系统能够将用户输入查询词进行纠错提示, 或者将正确结果直接展示给用户，提高了搜索引擎的智能化。 云查错 - 智能查错 http://www.yunchacuo.com/ ? ?
7.1K31发布于 2019-05-26 - 来自专栏Python每日一库
命令行智能纠错
开发者都或多或少接触过 linux 接触过命令行，当然肯定也都被命令行狠狠地“fuck”过。我很多时候都是微不足道的原因导致了命令行出错，例如将 python 输入成 ptyhon，例如将 ls -alh 输入成 ls a-lh而导致出错，这个时候我会想说：“fuck”。
50510编辑于 2025-01-17 - 来自专栏世玉的专栏
文本纠错、图片变小、生成二维码
文本纠错这个东西需要海量数据支持，所以对接了百度这个大平台的文本纠错API。这样一方面保证了数据会一直更新下去，另一方面提高了正确率。对于网文编辑人员来说是非常好的一个东西。
83810发布于 2020-01-16 - 来自专栏API 分享
智能文本纠错API的崭露头角：革命性的写作辅助工具
智能文本纠错API是什么？智能文本纠错API是一种基于人工智能技术的工具，旨在自动检测和纠正文本中的拼写错误、语法错误和用词不当等问题。 革命性的写作辅助工具智能文本纠错API正在迅速崭露头角，并在写作领域中带来了一场革命。 以下是它们为写作提供的一些革命性优势：提高文本质量智能文本纠错API能够检测并纠正文本中的字词错误、语法错误和用词不当等问题，从而显著提高了文本的质量。 智能文本纠错API的出现使得这一过程自动化，节省了大量时间，让写作变得更加高效。提供修改建议许多智能文本纠错API可以在您键入文本之后提供修改建议。这意味着您可以在写作过程中立即发现并纠正错误。 快速接入智能文本纠错 API 1.申请接口登录 APISpace 进入 【智能文本纠错】详情页，申请接口。
34240编辑于 2023-10-11 - 来自专栏朴素人工智能
Soft-Masked BERT：文本纠错与BERT的最新结合
来自 | 知乎 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/144995580 作者 | 叶琛 编辑 | 朴素人工智能 文本纠错，是自然语言处理领域检测一段文字是否存在错别字、以及将错别字纠正过来的技术 ，一般用于文本预处理阶段，同时能显著缓解智能客服等场景下语音识别（ASR）不准确的问题。 本文将通过以下几个章节简要介绍文本纠错相关知识。 1. 文本纠错示例与难点 2. 文本纠错常用技术 3. 如何将 BERT 应用于文本纠错 4. 立马上手的纠错工具推荐 一.文本纠错示例与难点 生活中常见的文本错误可以分为（1）字形相似引起的错误（2）拼音相似引起的错误 两大类；如：“咳数”->“咳嗽”；“哈蜜”->“哈密”。 2018年之后，预训练语言模型开始流行，研究人员很快把BERT类的模型迁移到了文本纠错中，并取得了新的最优效果。 三、将BERT应用于文本纠错 ?
2.4K50发布于 2020-06-05 - 来自专栏机器学习AI算法工程
文本纠错与BERT的最新结合,Soft-Masked BERT
，是自然语言处理领域检测一段文字是否存在错别字、以及将错别字纠正过来的技术，一般用于文本预处理阶段，同时能显著缓解智能客服等场景下语音识别（ASR）不准确的问题。 本文将通过以下几个章节简要介绍文本纠错相关知识。 ? 2018年之后，预训练语言模型开始流行，研究人员很快把BERT类的模型迁移到了文本纠错中，并取得了新的最优效果。 三、将BERT应用于文本纠错 ? 五、立马上手的纠错工具推荐 笔者简单调研发现，文本纠错网上已经有不少的开源工具包供大家使用了。 结合具体领域的微调和少量规则修正，应该可以满足大部分场景中的文本纠错需求了。 ? Demo中笔者使用了经人民日报语料微调过的BERT模型，通过pycorrect加载来做基于MLM的文本纠错。
1.8K31发布于 2020-07-14 - 来自专栏HyperAI超神经
错字修改 | 布署1个中文文文本拼蟹纠错模型
By 超神经 内容一览：中文文本错误的种类之一为拼写错误，本篇文章为利用 BART 预训练方法实现中文文本纠错功能的模型部署教程。 关键词：BART 中文拼写纠错 NLP 中文文本错误3大障碍：拼写、语法、语义 中文文本纠错是当前自然语言处理领域的一个重要分支，旨在针对中文文本错误等进行检测与纠正。 本文中，我们将以最常见的拼写错误为例，演示如何借助 BART 模型，进行中文文本纠错模型部署。 更多信息可访问： https://modelscope.cn/models/damo/nlp_bart_text-error-correction_chinese/summary 教程详解：创建一个在线文本纠错 部署完成后输入 JSON 数据进行在线测试 更多模型部署相关信息可参考： https://openbayes.com/docs/serving/ 至此，一个支持在线测试的中文文本纠错模型就训练+部署完成啦
85620编辑于 2022-11-29 - 来自专栏NLP/KG
一键式文本纠错工具，整合了BERT、ERNIE等多种模型，让您立即享受纠错的便利和效果
pycorrector一键式文本纠错工具，整合了BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE等多种模型，让您立即享受纠错的便利和效果 pycorrector: 中文文本纠错工具。 2.2 深度模型的解决思路 端到端的深度模型可以避免人工提取特征，减少人工工作量，RNN序列模型对文本任务拟合能力强，RNN Attn在英文文本纠错比赛中取得第一名成绩，证明应用效果不错； CRF会计算全局最优输出节点的条件概率 模型用于中文文本纠错，效果一般 思考 规则的方法，在词粒度的错误召回还不错，但错误纠正的准确率还有待提高，更多优质的纠错集及纠错词库会有提升，我更希望算法模型上有更大的突破。 ；打印详细纠错信息；纠错结果以\t间隔 本项目的初衷之一是比对、共享各种文本纠错方法，抛砖引玉的作用，如果对大家在文本纠错任务上有一点小小的启发就是我莫大的荣幸了。 ，提升基于mask的纠错效果 新增基于electra模型的纠错逻辑，参数更小，预测更快 新增专用于纠错任务深度模型，使用bert/ernie预训练模型，加入文本音似、形似特征。
5.7K42编辑于 2023-08-13 - 来自专栏图像处理与模式识别研究所
超神奇的AI搜索引擎Magi，自主阅读文本并纠错。
1、点击[magi] 2、点击[问题/关键词/表达式] 3、按<Enter>键 4、点击[magi搜索] 5、点击[magi搜索]
51520编辑于 2022-05-28 - 来自专栏ShowMeAI研究中心
文本语法纠错模型实战，搭建你的贴身语法修改小助手 ⛵
图片本文详细介绍 GECToR 这一优秀的文本纠错模型，使用 Transformer 编码器的序列标注器，以保证文本数据的质量，进而提升NLP模型的效果。 情感分析（Sentiment Analysis），接收文本数据，判定文本是正面的、负面的还是中性的等。文本摘要（Text Summarization），接收文本输入并将它们总结为更精炼的文本语言输出。 输入文本的质量会很大程度影响这些业务场景的模型效果。因此，在这些文本数据到达机器翻译、情感分析、文本摘要等下游任务之前，我们要尽量保证输入文本数据的语法正确性。 图片Omelianchuk, et al., 2020 中提出的 GECToR 模型，是非常优秀的文本纠错模型。 我们使用公开可用的 GECToR 库来实现一个预训练的语法纠错模型，在一些错误的句子上对其进行测试，发现该模型的适用场景和局限性（需要提高的地方），最后我们构建了一个可视化界面把文本纠错产品化。
1.4K102编辑于 2022-12-02 - 来自专栏通用文字识别信息技术白皮书
合合信息对于文本纠错：提升OCR任务准确率的方法理解
摘要：错字率是OCR任务中的重要指标，文本纠错需要机器具备人类水平相当的语言理解能力。随着人工智能应用的成熟，越来越多的纠错方法被提出。 合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。 文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两种方式，下面分别对这两种纠错方式进行介绍。 图片 2.基于深度模型的文本纠错 针对文本纠错，除了在解码时引入Beam Search和LM先验知识来降低错字率外，还可以通过深度学习的方法，使用经过训练的纠错模型来识别和纠正文本中出现的错误。 后者则是针对解码后的文本进行纠错，经历了从基于Seq2Seq模型使用生成方式进行文本纠错，到使用预训练模型进行文本纠错的转变，纠错能力也有了很大的提升，显示了出巨大的发展潜力。
1K40编辑于 2022-08-26 - 来自专栏小柔博客园
谷歌Docs的人工智能写作自动纠错功能现在遭到攻击
谷歌Docs使用人工智能算法来建议编辑，这使得写作更具包容性。但也有人讨厌并抨击这种算法。 语言模型在谷歌文档中主要用于Smart Compose等功能;当用户输入时，它会建议单词自动完成句子。 Chocolate Factory 现在想要更进一步推出“辅助写作”，这是另外一个人工智能驱动的系统，旨在帮助人们更快地写出更有力的文件。 IBM:伦理是企业采用人工智能技术的主要障碍 IBM首席执行官 Arvind Krishna说：尽管人工智能是未来，但他对在现实世界中部署其巨大的能力很谨慎。是啊，这就是为什么华生没有完全意识到。 他在《华尔街日报》采访时表示:“我们大概只占(人工智能)发展的10%。今天的数据量如此之大，我们知道人类无法处理所有数据。像分析和传统数据库这样的技术只能走这么远。” 当前，我们已知的唯一可以从数据中获得洞察的方式就是人工智能。目前消费者已经接受了它，接下来就是等待企业接受。当然，企业也正在面临挑战，例如机器学习模型中存在偏见或技术使用不公平。
22910编辑于 2023-10-14
腾讯云开发者
