随着信息技术的飞速发展,文稿数量激增,传统的手工校对方法已难以满足高效传播的需求。为此,提出了一种基于深度学习和Transformer模型的文稿校对系统,该系统能够自动识别并修正文稿中的语法、语义和语用错误,显著提升了文稿处理的效率...随着信息技术的飞速发展,文稿数量激增,传统的手工校对方法已难以满足高效传播的需求。为此,提出了一种基于深度学习和Transformer模型的文稿校对系统,该系统能够自动识别并修正文稿中的语法、语义和语用错误,显著提升了文稿处理的效率。通过对现有自然语言处理技术发展进行概述,分析传统校对系统的局限性,并详细介绍智能校对系统的构建过程,包括数据收集与预处理、语言模型训练、错误检测与修正以及用户界面设计。实验结果表明,所设计的系统在语法判断、句子相似性判断以及错误检测与修正方面均取得了显著的性能提升。系统的成功实施不仅提高了文稿质量,也为未来多语言环境下的自然语言处理(natural language processing,NLP)任务提供了新的可能性。展开更多
文摘随着信息技术的飞速发展,文稿数量激增,传统的手工校对方法已难以满足高效传播的需求。为此,提出了一种基于深度学习和Transformer模型的文稿校对系统,该系统能够自动识别并修正文稿中的语法、语义和语用错误,显著提升了文稿处理的效率。通过对现有自然语言处理技术发展进行概述,分析传统校对系统的局限性,并详细介绍智能校对系统的构建过程,包括数据收集与预处理、语言模型训练、错误检测与修正以及用户界面设计。实验结果表明,所设计的系统在语法判断、句子相似性判断以及错误检测与修正方面均取得了显著的性能提升。系统的成功实施不仅提高了文稿质量,也为未来多语言环境下的自然语言处理(natural language processing,NLP)任务提供了新的可能性。
