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纠错码简介

这个时候, 纠错码出现了. 简单介绍一下, 其中所有有关数学的内容的去掉了, 毕竟太高深, 咱也不懂. 思考 因为计算机传输中只存在0和1, 所以可以简单将其类比为数字. 这个编码就是 汉明代码. 如下: 0000 -> 0000000 0001 -> 0001011 0010 -> 0010111 ... 将每一个4位都转换为7位. 至此, 其实纠错的任务已经接近完成了. 通过数据的冗余, 已经可以将出错的概率降低到很小了. 方案三 能否使用更少的数据来进行纠错呢? 下面介绍的就是了, 一种称为校验和的手段. 完成纠错. 最后将纠正后的正确的数字从中取出来. 得到原始的数据: 1234123412341234. 这种纠错方式被称为: 二维奇偶校验码. ---- 计算机硬盘, 网络通信等都有着纠错码的身影, 它保证了数据的传输可靠. 在TCP的每个包中都存在校验和内容, 若校验出错, 则包会被直接丢弃.

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ECC(指令纠错) 内存

什么是ECC内存 对于大多数企业来说,消除数据损坏是一项关键任务——这正是 ECC(纠错码)内存的目的。 ECC 是一种指令纠错技术,能够检测并纠正常见的各种内存数据损坏情况,即Error Checking and Correcting。 是什么导致错误? 内存错误是电脑内部的电磁干扰造成的。 在将数据写入到内存时,ECC 内存使用附加位来存储加密代码,同时存储纠错码(Error Correcting Code)。 读取数据时,会将存储的纠错码与读取数据时生成的纠错码进行比较。 如果读取的代码与存储的代码不匹配,会用奇偶校验位对前者进行解密,以确定哪个位出错,然后立即纠正该位。 症状表是一种可以识别并纠正位错误的数学方法。 在数据处理过程中,ECC 内存会使用特殊算法,比如海明码(Hamming Code)算法,不断扫描代码,以检测并纠正单位内存错误。

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    ASR文本纠错模型

    文本纠错任务是一项NLP基础任务,其输入是一个可能含有错误字词的句子,输出是一个正确的中文句子。ASR(语音识别)文本的错误类型很多,有多字、少字、错别字、同音近音字等等。 1. spm=1001.2014.3001.5502 上述模型考虑到了文本错字进行纠错,但在中文ASR的场景下,很多情况是由于中文拼音读音相同或相近导致的识别错误。 ErnieCSC PaddleNLP模型库实现了百度在ACL 2021上提出结合拼音特征的Softmask策略的中文错别字纠错的下游任务网络,并提供预训练模型,模型结构如下: PyTorch实现版本 FastCorrect 上述模型都是在自编码模型上进行检错与纠错。也就是说,文本的输入输出序列长度是不变的,且输出纠错结果的token位置必须是与输入位置对齐的。 微软亚洲研究院的研究员们提出了一种基于编辑对齐(Edit Alignment)的非自回归纠错模型——FastCorrect( NeurIPS 2021)。

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    纠错码与魔术(三)——汉明纠错码魔术初步

    本系列前面两篇已经介绍了纠错码的基本原理和在魔术中的应用和一些魔术例子,相关内容请戳: 纠错码与魔术(二)——魔术《矩阵感应》等 纠错码与魔术(一)——纠错码与汉明码简介 在mathematical card magic书中,还有很多基于纠错编码中重要的一类——hamming编码的设计精良的效果,在此和大家分享。 也就是说,无论观众选出来的牌到底有几个表示1的红色,都存在一个排列,使得上面纠错编码的暗含等式成立,当数量是1,2,5时,那就让黑色代表1就好了,而告诉魔术师到底谁代表谁,这1bit的信息,岂不是易如反掌 扫描二维码 关注更多精彩 纠错码与魔术(二)——魔术《矩阵感应》等 破解魔术的秘密(四)——前移原理介绍和案例分享 你真的分得清“前后左右”和“东西南北”吗?

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    纠错码与魔术(一)——纠错码与汉明码简介

    今天我们来学习编码中一个非常重要的编码类型——纠错码,以及自然地,这种纠错码的思想是如何应用到魔术中的。 且不同于一般地托在魔术过程中帮助通信,这个则是托通过预设的纠错码,来帮助魔术师直接完成判断,使得魔术师仅仅是在判断纠错点位,而并非直接拿信息解码,这样就能更好的地把托隐藏起来,魔术上做到效果制造与呈现的分离 这一篇,我们从纠错码的基本原理说起。 此外,还有作为散列函数的循环冗余校验CRC,以及加密散列函数等,而格雷码则是在编码的过程中引入相邻数代码仅有1位不同,使得其自动具有纠错码的功能。 当然还有专门用来不仅检错还要完成有限数量的纠错的错误纠正码,比如我们接下来要讲的Hamming码就是其中一个典型代表。 Hamming Code 汉明码,是一种线性纠错码,由汉明于1950年发明。

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    纠错码与魔术(四)——汉明纠错码魔术进阶

    在上一篇中,我们介绍了两个汉明纠错码思想构造的魔术,哪两个都是最基本的应用,相关内容请戳: 纠错码与魔术(三)——汉明纠错码魔术初步 纠错码与魔术(二)——魔术《矩阵感应》等 纠错码与魔术(一)—— 纠错码与汉明码简介 而今天是本系列最后一篇,仍然是汉明编码的魔术,但是其使用的巧妙程度和层级要更深,魔术效果也更好。 好了,这就是这个小而美的《纠错码与魔术》系列的四篇文章,在通信编码系列里,还有更多系列等着和大家见面,下个系列见! 扫描二维码 关注更多精彩 纠错码与魔术(三)——汉明纠错码魔术初步 破解魔术的秘密(四)——前移原理介绍和案例分享 你真的分得清“前后左右”和“东西南北”吗?

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    中文文本纠错模型

    中文文本纠错任务是一项NLP基础任务,其输入是一个可能含有语法错误的中文句子,输出是一个正确的中文句子。语法错误类型很多,有多字、少字、错别字等,目前最常见的错误类型是错别字。 1. 得到各个字符错误的概率G = (g1,g2,…,gn),其中g在0-1之间,越靠近1表示该字符错误的概率越大,其损失函数为: soft-masked 作者认为只hard-mask了15%字符的Bert不完全具备纠错的能力 github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/pycorrector/macbert/README.md 本项目是 MacBERT 改变网络结构的中文文本纠错模型 spm=1001.2014.3001.5502 ErnieCSC PaddleNLP模型库实现了百度在ACL 2021上提出结合拼音特征的Softmask策略的中文错别字纠错的下游任务网络,并提供预训练模型

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    中文文本纠错任务简介

    任务简介 中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作,中文的文本纠错,应用场景很多,诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等,例如: 写作辅助:在内容写作平台上内嵌纠错模块,可在作者写作时自动检查并提示错别字情况 公文纠错:针对公文写作场景,提供字词、标点、专名、数值内容纠错,包含领导人姓名、领导人职位、数值一致性等内容的检查与纠错,辅助进行公文审阅校对。 语音识别对话纠错 将文本纠错嵌入对话系统中,可自动修正语音识别转文本过程中的错别字,向对话理解系统传递纠错后的正确query,能明显提高语音识别准确率,使产品整体体验更佳 图片来源 但考虑到端到端任务,我们评价完整的纠错过程: 应该纠错的,即有错文本记为 P,不该纠错的,即无错文本记为 N 对于该纠错的,纠错对了,记为 TP,纠错了或未纠,记为 FP 对于不该纠错的,未纠错,记为 中文输入纠错任务整理 nlp 中文文本纠错_百度中文纠错技术 中文拼写检测(Chinese Spelling Checking)相关方法、评测任务、榜单 中文(语音结果)的文本纠错综述 Chinese

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    全国中文纠错大赛达观冠军方案分享:多模型结合的等长拼写纠错

    图6 多轮纠错-每一轮纠错结果示例以上方图6为例,第一轮纠错模型将“珈”纠错成“蒻”字,在第二轮再把“草头弱”纠错成“咖”,最后由于“咖”对于上下文的补充,本来无法纠出的“琲”也被以非常高的概率成功纠错成 所有用到的混淆集和数据生成的代码均在项目文件中开源。我们使用的混淆集具体说明如下。数据生成 针对未标注数据集,我们采用如下方法进行自动纠错对的生成。使用分词算法将原句子进行分词处理。 实体纠错方法则是针对所有实体进行再一次审查,将未正确纠错的实体正确纠错,将错误纠错的实体删除,准确率较高。 该系统涵盖了内容纠错、格式纠错和行文规则纠错等针对不同应用场景下的纠错模块,其中内容纠错模块包括拼写纠错、语法纠错、领导人纠错、符号纠错和敏感词检测等多种校对模块。 本文的方法主要应用在文本纠错系统内容纠错中,包含别字纠错和别词纠错。除此之外,达观文本纠错系统还支持语法纠错,包括缺字,漏字,乱序,搭配错误等,可以进行输入句与输出句不同长度的纠错

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    当AI遇上量子计算:神经网络量子纠错系统或超越传统纠错策略

    ---- 新智元报道 来源:sciencedaily 编辑:肖琴 【新智元导读】德国马克斯·普朗克光学研究所的研究人员提出一种基于人工智能算法的量子纠错系统,通过足够的训练,这种方法有望超过其他纠错策略 马克斯·普朗克研究所的研究人员正试图利用这种神经网络为量子计算机开发纠错学习的系统。 ——量子纠错。 量子世界的这一特性意味着量子信息需要定期修正——即量子纠错。然而,量子纠错需要的操作不仅复杂,而且必须要保持量子信息本身的完整。 对于量子纠错系统,要成功恢复原始量子态,实际的奖励是必要的。 “然而,如果在实现这个长期目标后再给予奖励,它需要尝试许多次纠错,实现目标需要的时间太长,”Marquardt解释说。

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    基于语言模型的拼写纠错

    本文则针对中文拼写纠错进行一个简要的概述,主要分享基于n-gram语言模型和困惑集来做中文拼写纠错的方法。 一、中文拼写纠错 定义:给定一个自然语言的句子,识别出其中出错的汉字或词语,并对其进行纠正。 否则,得分最高的候选句即为纠错结果。         论文[5,6,7,8]也是基于语言模型的纠错。 三、中文拼写纠错实现        考虑到现实世界中很多领域没有监督数据,且人工标注耗时耗力,所以我们选择使用无监督的方法来进行拼写纠错。 否则,得分最高的候选句即作为纠错结果输出。 3.实验结果 使用语言模型结合困惑集的方法,能解决错字(包括字音字形相似的字)和错词的纠正。部分纠错结果如下: ?

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