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日常生活中,我们经常会在微博等社交工具、公众号文章、甚至新闻稿件中发现许多拼写、语法、标点等错误;经过初步统计:在微博等新媒体领域中,文本敏感和出错概率在2%左右;在语音识别领域中,出错率高可达8-10%;而在某保险问答领域中,用户提问出错率在去重后仍高达9%。文本纠错作为自然语言处理基础的模块,是实现中文语句自动检查、自动纠错的一项重要技术,其目的是提高语言的正确性的同时减少人工校验成本,其重要程度不言而喻。




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