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，
转载
2024-01-26 09:44:17
105阅读
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
转载
2023-09-15 17:31:19
225阅读
【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
转载
2023-11-10 06:40:52
82阅读
# 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
116阅读
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
转载
2023-10-10 21:29:31
279阅读
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
转载
2024-04-30 02:23:01
93阅读
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
转载
2024-05-12 18:35:49
46阅读
# Python文本纠错库：让写作更流畅
随着现代社会对信息传播的依赖程度不断加深，正确、流畅的文本变得越来越重要。无论是在日常沟通、商务交流，还是学术写作中，文本的准确性都至关重要。Python作为一门强大的编程语言，提供了多种库和工具，以帮助开发人员进行文本纠错。本文将探讨Python文本纠错库的使用，并提供相关代码示例以帮助大家更好地理解。
## 什么是文本纠错
文本纠错是指对文本进行
# 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
176阅读
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
转载
2024-01-05 15:11:47
69阅读
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》）
转载
2024-02-04 22:27:48
70阅读
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
转载
2024-01-04 11:52:07
160阅读
【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
转载
2024-02-05 13:58:37
175阅读
# 短文本信息纠错的实现
## 一、概述
短文本信息纠错是自然语言处理中的一个重要任务，旨在识别文本中的拼写错误并进行及时的纠正。Python 提供了多种工具和库，可以帮助我们实现这一目标。在本文中，我们将提供一个详细的流程和相关代码，帮助你理解并实现这一功能。
## 二、流程概述
我们可以将短文本信息纠错的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-
# Python中文文本纠错实现指南
作为一名刚入行的小白，学习如何实现中文文本纠错的过程将会十分有趣。下面，我们将介绍实现这一功能的流程，并提供详细的代码示例。
## 流程步骤
首先，我们可以把整个流程分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 任务 |
|------|---------------------|
| 1 | 安装必要的库
原创
2024-08-30 05:31:48
369阅读
# 中文文本纠错技术探索
随着互联网的快速发展，中文文本的使用频率日益增加。无论是社交媒体、电子邮件，还是在线文章，日常交流中难免会出现拼写错误和语法问题。因此，中文文本纠错显得尤为重要。本文将探讨中文文本纠错的概念、方法、应用以及用Python实现文本纠错的基本示例。
## 一、什么是文本纠错？
文本纠错指的是利用技术手段自动检测和修正文本中的错误，错误可以是拼写错误、语法错误，甚至是用词
结合之前遇到的坑以及下面贴的这篇文章， 总结几种python乱码解决方案，如果遇到乱码，不妨尝试一下？1，必备 #encoding=utf-8 2, python编程环境编码 import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf8') 3,不知道神马编码的时候用chardet查一下 from chardet import det
转载
2024-05-28 10:23:48
92阅读
# 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
251阅读
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
