基础知识介绍： 在SpringBoot里，若Controller层里方法的形参前使用了@RequestBody注解，那么该参数将会被RequestResponseBodyMethodProcessor解析器进行解析，若此时Content-Type为application/x-www-form-urlencoded，那么会报Unsupported
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2024-04-11 12:41:03
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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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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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##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
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
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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# 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
# Java 文本纠错
## 1. 简介
在日常的软件开发和文本处理中，我们经常需要处理大量的文本数据。然而，由于各种原因，文本中可能会存在一些错误，比如拼写错误、语法错误等。本文将介绍如何使用 Java 进行文本纠错，帮助我们快速识别和修复文本中的错误。
## 2. 文本纠错算法
文本纠错算法主要分为两个步骤：错误检测和错误修复。错误检测的目标是找到文本中可能存在错误的部分，而错误修复的
原创
2023-08-30 14:15:17
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# Python文本纠错实现指南
在现代软件开发中，文本纠错是一个非常实用的功能，无论是在文本编辑、客服系统还是社交媒体应用中。这篇文章将教你如何在Python中实现一个简单的文本纠错系统。接下来，我们将逐步了解实现的整个流程。
## 流程概述
我们可以将实现文本纠错的过程分为几个步骤。以下是每个步骤的简要概述：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明
原创
2024-09-29 04:01:04
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pycorrector 文本纠错开源工具pycorrector，主要用于音似、形似错字纠正，可用于输入法、OCR、ASR的文本错误纠正，兼容Kenlm语言模型纠错，和深度模型纠错，包括：Seq2Seq，Bert，MacBert，Electra，Ernie等。pycorrector 项目当前在GitHub上star数2165，fork数565，watch数70。社区代码贡献者10位，项目引用数14个
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2023-12-18 23:26:52
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在之前的系列文章中，笔者介绍了如何使用keras-bert来调用BERT模型，实现文本多分类，文本多标签分类以及序列标注任务，文章如下：NLP（三十四）使用keras-bert实现序列标注任务NLP（三十五）使用keras-bert实现文本多分类任务NLP（三十六）使用keras-bert实现文本多标签分类任务在本文中，笔者将介绍如何使用keras-bert来调用BERT模型使用完形填空及简单
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2023-11-14 18:44:41
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本文主要是对How to Write a Spelling Corrector部分翻译，详情请访问该网站。希望对大家有所帮助。如果要实现这个功能，你还需要下载big.txt。链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：7777目录代码如何实现：需要一点儿概率理论python实现选择机制：候选模型：语言模型：错误模型：总结代码import re
from collections i
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2023-10-10 21:29:31
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最近因为相关项目需要考虑中文文本检错，然后就发现了爱奇艺发布的号称SOTA的FASPell已经开源代码，所以开始着手实现。检错思想两步：一，掩码语言模型（MLM）产生候选字符；二，CSD过滤候选字符。资源与数据文件 开源代码中不包含任何处理好的数据，全部需要自己处理。训练和测试使用的SIGHAN数据没有问题。但是所需的char_meta.txt文件构建较为困难，其由字音和字形两部分特征构成。字音
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2023-12-08 10:38:34
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文章目录1.中文评论情感分析(keras+rnn）1.1 需要的库1.2 预训练词向量1.3 词向量模型1.4 训练语料 （数据集）1.5 分词和tokenize1.6 索引长度标准化1.7 反向tokenize1.8 构建embedding matrix1.9 padding(填充)和truncating(修剪)1.10 用keras搭建LSTM模型1.11 结论1.12 错误分类2.新浪新闻
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2024-04-30 02:23:01
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