0. 引言这篇文章将介绍一些关于文本的处理技术和深度学习训练的技巧。其实这些技巧单独拿出来大家应该都很熟悉，重点是如何将这些技巧和自己的应用场景结合起来。1. 文本领域的数据预处理技术1.1 文本纠错在一个项目中，我们会用到文本纠错技术呢？在这里我举个例子，例如我们中一些数据来自语音识别或者OCR获得，那么我们就会用到纠错技术。例如,OCR的一些错误都是一些形似的字体，而语音识别的一些错误都是读音
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2024-05-12 17:31:45
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一、项目简介1.1 简要说明最近在折腾Ubuntu，有一个截屏然后OCR提取文本的应用需求。在Windws上这样的工具很好找，但是在Linux没有现成的软件可用，得自己解决。网上流行的方案是使用tesseract，试了一下，效果并不好，中文能给识别出一堆乱码。于是想到PaddleOCR有预训练模型可以用，于是尝试了一下。这里把用到的两个脚本文件ocr.py和ocr.sh一起放到了这个项目中，for
##awk 的一些使用总结
###awk 内置义变量
```
$0 当前记录（作为单个变量）
$1~$n 当前记录的第n个字段，字段间由FS分隔
FS 输入字段分隔符 默认是空格
NF 当前记录中的字段个数，就是有多少列
NR 已经读出的记录数，就是行号，从1开始
RS 输入的记录他隔符默 认为换行符
OFS 输出字段分隔符 默认也是空格
ORS 输出的记录分隔符，默认为换行符
A
# 基于PaddleNLP的文本纠错技术
在自然语言处理（NLP）的广泛应用中，文本纠错技术扮演着非常重要的角色。无论是在拼写检查、语法纠正，还是语句流畅性优化，文本纠错都是提高文本质量的重要环节。本文将介绍如何使用PaddleNLP进行文本纠错，并提供代码示例和相应的流程图。
## 什么是文本纠错？
文本纠错是一种自然语言处理技术，旨在识别和修正用户文本中的错误。常见的错误类型包括拼写错误
LDPC码简介 低密度校验码（LDPC码）是一种前向纠错码，LDPC码最早在20世纪60年代由Gallager在他的博士论文中提出，但限于当时的技术条件，缺乏可行的译码算法，此后的35年间基本上被人们忽略，其间由Tanner在1981年推广了LDPC码并给出了LDPC码的图表示，即后来所称的Tanner图。1993年Berrou
使用Grammarly也有一些心得，在此分享给大家。1，Grammarly是什么？Grammarly是一款在线语法纠正和校对工具，支持Windows、Mac、iOS和Android等多个平台。它能够检查单词拼写、纠正标点符号、修正语法错误、调整语气以及给出风格建议等；对学术写作来说，Grammarly还可以帮助查重。2，Grammarly有哪些功能？2.1， 检查单词拼写2.2， 纠正标点符号被遗
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2024-01-04 11:52:07
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背景 文本语义纠错的使用场景非常广泛，基本上只要涉及到写作就有文本纠错的需求。书籍面市前就有独立的校对的环节来保障出版之后不出现明显的问题。在新闻中我们也时不时看到因为文字审核没到位造成大乌龙的情况，包括上市公司在公开文书上把“临时大会”写成为“临死大会”，政府文件把“报效国家”写成了“报销国家”。有关文本纠错的辅助工具能给文字工作人员带来较大的便
# 基于PaddleNLP的文本纠错数据集探索
## 引言
在自然语言处理（NLP）的研究领域，文本纠错是一个非常重要的任务。文本纠错旨在自动检测并修复文本中的错误，例如拼写错误、语法错误或上下文不一致。本文将探讨PaddleNLP的文本纠错数据集，并提供相关的代码示例，帮助读者理解如何使用这些数据集进行文本纠错模型的训练和评估。
## 1. 文本纠错的定义
文本纠错技术可以确保信息的准确
目录一、前情回顾：文字识别器模型的策略介绍1.文字识别器的总体策略选用 回顾 简单介绍2.本人负责的文字识别器模块策略3.本文所介绍的文字识别器模块策略二、Paddle OCR组网介绍 1. 组网包目录介绍2. 组网包中本次分析的关键部分三、主要策略与代码解释1.轻主干策略总结 一、前情回顾：文字识别器模型的
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2024-09-05 13:15:37
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PyCorrector中文文本纠错实战
PyCorrector纠错工具实践和代码详解模型调参demo
1. 简介中文文本纠错工具。音似、形似错字（或变体字）纠正，可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正。python3.6开发。pycorrector依据语言模型检测错别字位置，通过拼音音似特征、笔画五笔编辑距离特征及语言模型困惑度特征纠正错别字。1.1 在线Demohttps://www.bornto
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2024-08-21 12:02:48
191阅读
# 教你如何实现基于PaddleNLP的智能文本纠错
## 步骤概述
下面是整个流程的步骤表格：
```mermaid
journey
title 整个流程
section 开始
开发者->小白: 介绍整个流程
section 实施
小白->开发者: 实施过程中遇到问题
section 结束
开发者->小白: 整
原创
2024-04-30 05:59:01
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基于文法模型的中文纠错系统徐明 编译论文地址：http://www.anthology.aclweb.org/W/W14/W14-6827.pdf 相关开源项目：https://github.com/shibing624/pycorrector摘要本文介绍了我们的系统在SIGHAN-8 Bake-Off 中的中文拼写检查（Chinese spelling check，CSC）任务。给定一个句子，
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2024-01-26 09:44:17
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【NLP.TM】本人有关自然语言处理和文本挖掘方面的学习和笔记，欢迎大家关注。往期回顾NLP.TM[32] | 浅谈文本增强技术NLP.TM[33] | 纠错：pycorrector的错误检测NLP.TM[34] | 纠错：pycorrector的候选召回NLP.TM[35] | 纠错：pycorrector的候选排序NLP.TM[36] | NLP之源：n-gram语言模型之前一连有
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2024-02-05 13:58:37
175阅读
# paddlenlp text_correct 文本纠错微调的探讨与实践
在本文中，我将分享如何针对“paddlenlp text_correct”进行文本纠错的微调。为了使过程更加系统化，我们将探讨环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和最佳实践等各个方面的内容。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保系统环境的兼容性和资源充足。以下是我针对环境预检做出的分析。
首先，我绘
为了节约大家的时间在此就不作paddlepaddle的介绍，直接简单讲解一下安装流程。这篇安装流程会比较麻烦，如果你用别的安装方法都行不通可以采用这个方法，但是不保证一定顺利。因为每个人电脑的具体环境多多少少都有差异所以报错都是五花八门，不过在此有一种错误的解决思路可以供大家参考一下。 我出现的报错是：ERROR:
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2023-12-07 11:16:41
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# Python 文本纠错模型开发指南
文本纠错（Text Correction）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动识别和纠正文本中的错误。对于刚入行的小白，创建一个 Python 文本纠错模型可能会显得复杂，但其实它可以通过几个步骤来实现。本文将逐步引导你完成这一过程。
## 开发流程
在开始之前，我们先列出整个开发流程，帮助你理解每一步的目的和需要执行的操作。
| 步骤
原创
2024-08-19 07:57:06
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做推荐系统工程的朋友们，你们是不是时常听到诸如此类的抱怨？相信阅读完这篇文章后，你可能会得到一些新思路、新方法。在介绍具体项目之前，我们先来了解一下推荐系统。简单来说，推荐系统就是根据用户的个性化需求，在海量的信息中确定提供给用户什么样的具体内容。通常推荐系统分为两个阶段：「召回」和「排序」。「召回」是推荐系统的第一阶段，主要根据用户和商品部分特征，从海量的物品库里，快速找出一部分用户可能感兴趣的
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2024-05-08 15:05:25
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提纲1 简介2 Confusionset-guided Pointer Network3 FASPell4 Soft-Masked BERT5 MLM-phonetics6 总结参考文献1 简介 在之前的篇章我们对中文文本纠错做了一个系统的介绍，曾经盛行的纠错系统都是基于混淆集+n-gram语言模型的，其中混淆集构建成本巨
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2024-01-05 15:11:47
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ACL2021论文收录列表：ACL-IJCNLP 2021中文文本纠错paper&code列表：CTCResources/README_ZH.md (github.com)中文处理文章集合：Special Interest Group on Chinese Language Processing (SIGHAN) - ACL Anthology论文一：ACL2021PLOME: Pre-t
自然语言处理笔记总目录
论文地址：BERT何为BERTBERT，全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是2018年10月由Google AI研究院提出的一种预训练模型。BERT在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且在11种不同NLP测试中创出SOTA表现。包括将G
