近些年来，随着自动语音识别（ASR）技术的发展，识别准确率有了很大的提升。但是，在ASR转写结果中，仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频，仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识，甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展，基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。本文提出的语义纠错系统分编码器和解码器两个模块，编码器着重
# 如何实现nlpcc2023文本纠错
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 数据预处理
数据预处理 --> 训练神经网络
训练神经网络 --> 模型评估
模型评估 --> 模型优化
模型优化 --> 结束
```
## 2. 状态图
```mermaid
stateDiagram
数据预处理
原创
2024-04-17 04:40:57
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FSCK 是一个很重要的 Linux/Unix 工具，它用于检测并修复文件系统中的错误。它类似于 Windows 操作系统中的 “chkdsk” 工具，但它是为 Linux、MacOS、FreeBSD 操作系统所准备的，FSCK 全称为 File System Consistency Check。在大多数时候，它在系统启动时运行，但是如果需要的话，它也能被超级用户手工启动。它可以进行三种模式的操作
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2024-07-30 13:24:19
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# NLPCC 2023 论文总结与代码示例
在自然语言处理（NLP）领域，NLPCC（自然语言处理与计算机语言的会议）是一个备受瞩目的国际会议。2023年的会议上，许多前沿研究为我们提供了理解语言和文本的崭新视角。本文将重点探讨一项有趣的研究，以及相应的代码示例，帮助读者更好地理解其核心思想。
## 研究背景
当前，机器学习模型在处理语言时越来越复杂，尤其是在处理上下文信息和生成语义嵌入方
1. 国际学术组织、学术会议与学术论文自然语言处理（natural language processing，NLP）在很大程度上与计算语言学（computational linguistics，CL）重合。与其他计算机学科类似，NLP/CL有一个属于自己的最权威的国际专业学会，叫做The Association for Computatio
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2024-05-22 16:37:23
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论文题目：Sequence to Sequence Learning with Neural Networks 论文作者：Ilya Sutskever(Google) 发表时间： NIPS 2014论文背景DNN在很多任务上取得了非常好的结果，但是它并不能解决Seq2Seq模型。我们使用多层LSTM作为Encoder和Decoder，并且在WMT14英语到法语上取得了34.8的BLEU的结果。此外
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2024-05-15 18:58:31
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Chatgpt | Chat | Gpt | 小智Ai | Chat小智 | Gpt小智 | ChatGPT小智Ai | GPT小智 | GPT小智Ai | Chat小智Ai 丨 人工智能技术的发展，尤其是自然语言处理领域的进步，正在为人类语言沟通带来巨大的变革。其中，OpenAI 的 ChatGPT 技术备受关注，其能否解决人类的语言沟通障碍成为了人们热议的话题。一、ChatGPT
2023 年 2 月 28 日凌晨，CVPR 2023 顶会论文接收结果出炉！这次没有先放出论文 ID List，而是直接 email 通知作者（朋友圈好友纷纷晒截图，报喜讯~你被刷屏了没？！）。CVPR 2023 主委会官方发布这次论文接收数据：有效投稿 9155 篇（比 CVPR 2022 增加12%），收录 2360 篇（CVPR 2016 投稿才 2145 篇），接收率为 25.78 %。
文本纠错–CRASpell模型CRASpell: A Contextual Typo Robust Approach to Improve Chinese Spelling Correction 这篇论文是发表于22年ACL，在Chinese spelling correction (CSC)任务上是SOTA。基于bert预训练模型的CSC的模型有两个极限： (1) 在多错误文本上模型效果不好，通
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2024-05-12 18:35:49
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判断一个摘要的好坏，主要从一下四个维度考虑：冗余度(redundancy)，相关性(relevance)，informativeness，重要性(importance) 设定符号和其表示的意义： :表示一个语义单元 : 表示从语义单元集合中抽语义单元组合成的文本 : 表示每个文本基于语义单元组合的概率分布 : 表示原文的基于语义单元组合的概率分布，
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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目录 前言BERT模型概览Seq2SeqAttentionTransformerencoder部分Decoder部分BERTEmbedding预训练文本分类试验参考文献 前言在18年末时，NLP各大公众号、新闻媒体都被BERT（《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》）
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2024-02-04 22:27:48
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一、背景近几月，AI人工智能火遍全网。小编注意到AI在现实中的应用有很多，甚至可以进行文本纠错呢。而文稿传播最重要的一点就是信息的准确性，尤其是一些有知名度的正式平台更是会在文稿发送前进行校对修正。传统的人工校对工作量是非常大的，一篇5000字的文稿完成校对差不多需要1-2个小时，对于校稿人员来说既耗时又枯燥。有一家内容平台就提出，希望通过AI能力提供快速校对工具，主要针对中文文稿，帮助校稿人员和
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2023-09-15 17:31:19
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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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【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
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【NLP.TM】纠错是NLP中的一个看着不是很火但其实在现实应用中非常重要的一个部分，在一个强NLP以来的项目（如搜索）发展至中期，纠错就会成为一个效果提升的新增长点，经过统计，在微博等新媒体领域中，文本出错概率在2%左右，在语音识别领域中，出错率最高可达8-10%（数据来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/159101860），从这个比例来看，如果能修正这些错误，对效果
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2023-11-10 06:40:52
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# Java文本纠错实现指南
欢迎你进入Java开发的世界！今天，我们将探讨如何实现一个基本的“文本纠错”功能。文本纠错技术通常用于检查输入文本中的拼写错误，并提供合适的纠正建议。下面，我们将详细介绍实现这个功能的步骤和关键代码。
## 整体流程
首先，我们把整个流程拆分成几个步骤，以下是每一步的概览：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-09-13 06:26:46
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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
