基于KenLM的中文文本纠错算法研究

日常生产生活中会面临大量文本创作需求,在进行文本创作时,难免会出现错字、缺字等情况。为了避免最终呈现版本出现错字、缺字等情况,往往需要耗费大量时间在文本纠错上。为了提升纠错效率,进而提升整体的文本创作质量,本文提出了一种基于KenLM的中文文本纠错算法,可以快速地给出文本纠错建议。同时,该算法可以根据特殊场景下建立的特殊词语字典,提升在特殊场景下的纠错能力。

融合MacBERT和Kenlm的中文纠错方法

中文纠错属于自然语言处理的基础任务,考虑到现有方法纠错性能偏低,无法满足实际的纠错需求,提出了一种融合MacBERT和Kenlm的中文纠错方法。在公开数据集上的实验结果表明,该方法的精确率、召回率和F1值分别达到了78.2%、72.7%、75.3%。尤其是F1值比基线方法提升了3.6个百分点,充分证明了所提方法的有效性。