在智能客服的工作场景中，针对用户输入的语音信息，在语音转文字/文本（ASR→TTS）的过程中，不可避免地会出现不少的上下文错位和措辞上的文本错误。面对这些错误，如果单纯使用人工来进行处理，会消耗大量的人力成本。这时，可以使用句法依存分析和文本纠错接口，对文本中各个语言单位之间的语义关联进行分析，同时实现对文本的自动纠错。该功能通过对文本的智能化纠错，可以高效辅助人工，有效提升语音转文字的文本质量。
勘误中的一部分，特别是很荒谬的错误，其实是编辑自作主张修改而且未和作者沟通造成的。有心的读者如果在网上能找到我在出版前发布的“草稿”版本，对比一下就知道。
原文：注意，如果系统不需要从外系统那里得到任何结果，这个外系统就不是辅执行者，所以它出现故障会不会导致扩展的讨论是没有意义的。
纠错：扩展路径加上以下内容 8a. 官网服务器无响应： 8a1. 系统记录官网服务器无响应 8a2. 返回10 9a. 微信公众号系统无响应： 9a1. 系统记录微信公众号系统无响应 9a2. 返回10
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在数字化时代，文字是我们日常生活和工作中的不可或缺的一部分。不论是在社交媒体上发帖、撰写商务邮件还是完成学术论文，文字表达都是沟通的核心。然而，字词错误、语法错误和敏感信息却是许多人常常面临的挑战，它们不仅会影响文本的可读性，还可能误导读者或损害作者的专业形象。然而，随着智能文本纠错API的崭露头角，这一问题正在迎来根本性的解决。
2007年8月23日，国家标准化管理委员会发布了GB/T 21049 《汉信码》国家标准，标志着汉信码技术正式成为我国自动识别和数据采集技术的一员。汉信码是目前唯一一个全面支持我国汉字信息编码强制性国家标准－GB 18030:《信息技术 信息交换用汉字编码字符集 基本集的扩充》的二维码码制，能够表示该标准中规定的全部常用汉字、二字节汉字、四字节汉字，同时支持该标准在未来的扩展。
前段时间，基于“类付款码”的原理，通过手机二维码+人脸设备摄像头实现了IoT设备通信互联，有感兴趣的小伙伴可以私我交流一下，其中涉及了一些二维码的基础知识和底层原理，我们一起来看一下~
这是一个常用工具大合集网站，里面涵盖的工具非常多，包括图片处理、文字和语音互转、数据换算、文档转换、视频处理、教育工具等等，关键是还免费，总体使用效果还是不错的。
文本语义纠错的使用场景非常广泛，基本上只要涉及到写作就有文本纠错的需求。书籍面市前就有独立的校对的环节来保障出版之后不出现明显的问题。在新闻中我们也时不时看到因为文字审核没到位造成大乌龙的情况，包括上市公司在公开文书上把“临时大会”写成为“临死大会”，政府文件把“报效国家”写成了“报销国家”。有关文本纠错的辅助工具能给文字工作人员带来较大的便利，对审核方面的风险也大幅降低。
在数字时代，文本撰写和传播变得日益重要，无论是在学校里写论文、在职场中发送邮件，还是在社交媒体上发表观点。然而，文字错误、标点符号错误、语法问题和不当的表达常常会削弱文本的质量，降低信息传达的效果。为了解决这个问题，智能文本纠错API 应运而生，它们是一类基于人工智能的工具，旨在提高文本的准确性和清晰度。
JCJC人工智能错别字检测系统( cuobiezi.net )上线已经15个月了。
终于有时间更新语音识别系列了，之前的几篇： 语音识别系列︱用python进行音频解析（一） 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试（二） 语音识别系列︱paddlespeech的开源语音识别模型测试（三）
随着互联网的飞速发展，越来越多产品尤其是2C类产品更加注重用户体验，其中错误对用户体验的影响是灾难性的，在此我总结出一些容错性设计原则供大家参考和探讨。 一、容错性概念及重要性 对于容错性，大
在很多中文NLP相关的落地场景都会涉及到文本纠错的相关技术，例如跟各种形式机器人的语音或者文字对话，或者用手机扫描相关的PDF或者图片，或者跟人聊天时用输入法打字等等，无论是通过ASR识别的语音信息，通过OCR识别得到的图片信息，还是用户真实通过输入法的文字，都有可能出现错误。这些错误会影响文本的可读性，不利于人和机器的理解，如果这些错误不加处理，会传播到后续的环节，影响后续任务的效果。常见的中文错误类型包括以下几种：
1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html
达观数据搜索引擎 Query自动纠错技术和架构 1 背景 如今，搜索引擎是人们的获取信息最重要的方式之一，在搜索页面小小的输入框中，只需输入几个关键字，就能找到你感兴趣问题的相关网页。搜索巨头Google，甚至已经使Google这个创造出来的单词成为动词，有问题Google一下就可以。在国内，百度也同样成为一个动词。除了通用搜索需求外，很多垂直细分领域的搜索需求也很旺盛，比如电商网站的产品搜索，文学网站的小说搜索等。面对这些需求，达观数据(www.datagrand.com)作为国内提供中文云搜索服务的
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。
如果你的工作跟文本校对纠错相关，每天要检查文档中的错别字，那么本文正好涉及这个主题，本文会向你介绍一点JCJC在这方面的工作。
玲琅满目的二维码在我们的都市和朋友圈中随处可见, 很多平台都提供了定制二维码的服务, 那么作为一名程序员, 我们如何自己实现一个简单的二维码生成器呢? 接下来笔者就来带大家一起利用Qrcode实现一个
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。
中文语法纠错任务旨在对文本中存在的拼写、语法等错误进行自动检测和纠正，是自然语言处理领域一项重要的任务。同时该任务在公文、新闻和教育等领域都有着落地的应用价值。但由于中文具有的文法和句法规则比较复杂，基于深度学习的中文文本纠错在实际落地的场景中仍然具有推理速度慢、纠错准确率低和假阳性高等缺点，因此中文文本纠错任务还具有非常大的研究空间。 达观数据在CCL2022汉语学习者文本纠错评测比赛的赛道一中文拼写检查（Chinese Spelling Check）任务中取得了冠军,赛道二中文语法纠错（Chinese Grammatical Error Diagnosis）任务中获得了亚军。本文基于赛道二中文语法纠错任务的内容，对比赛过程中采用的一些方法进行分享，并介绍比赛采用的技术方案在达观智能校对系统中的应用和落地。赛道一中文拼写检查的冠军方案会在后续的文章分享。
ABOUT 1月13日下午，在沪江北京研发中心、沪江智能学习实验室和CCtalk在京举办的“智能引擎，驱动教育”技术沙龙中，达观数据创始人&CEO陈运文作为受邀嘉宾，在大会上进行了《文本智能处理在教育行业的应用》的演讲，与来自云知声等企业嘉宾共话智能驱动下的教育未来发展，上百位在线教育行业技术大咖共议智能技术在教育行业的应用。 我们日常工作中不管是做教育还是接受完教育后踏上工作岗位，都会面临各种各样的文档资料和文本数据。 大家每天都在看的各种媒体内容，公司里大量的公文和办公资料，如果涉及到和客户打交道
通过前两章的阅读，我明白了三个世界即物理世界，生物世界与数字世界的概念与关系。它们之间相互作用，共同推进着世界的发展。以数据为驱动的新一代信息革命快速引领着知识的生产与传播。而在此过程中，数据始终遵守着科学数据三个法则。从三个方面，为未来的信息快速传播与数据交换提供了指导方向，加快着“数据化”的趋势。将会为信息发展带来前所未有的机遇。那么究竟如何定义信息，它与数据之间的联系与区别是什么，信息在现实生活中的结构形式是怎样的，效用又如何？第三章《信息纽带》便为我解开了心中的疑惑。
近日，讯飞输入法新版本正式上线，在随声译和快捷翻译功能里增加了日译中、韩译中、泰、越、西、法、德、俄与中文互译，合计18种翻译，这也使得讯飞输入法成为中文与外语互译最多的输入法产品。
本文介绍了OCR（光学字符识别）技术的基本概念、发展历程、主要应用领域，以及基于深度学习的OCR识别框架。与传统OCR相比，基于深度学习的OCR识别框架减少了三个步骤，降低了因误差累积对最终识别结果的影响。
内容一览：中文文本错误的种类之一为拼写错误，本篇文章为利用 BART 预训练方法实现中文文本纠错功能的模型部署教程。
现在生活中总是会使用到二维码，在支付中、博客的推广图片上、各种各样的商品推广，都有着二维码的身影，二维码已经是我们的日常生活中有着不可替代的便捷信息载体，近几日在网站了解到字节及腾讯根据自己的产品分别推出了抖音码及小程序码的解析流程，心中有一个疑问：“二维码会被使用完么”，在近一周的资料查询及二维码原理分析，我得到的答案是“二维码会被使用完，但我们目前使用不完”，“二维码会被使用完”是因为二维码是采用黑白点阵组成的一段特殊的代码，可以理解为一张特殊的图片，那么这张图片大小比较固定，那么也就代表着二维码会被使用完，而“我们目前使用不完”是因为点阵组成的二维码个数实在是太多了，即使在我们生活中大量应用，每天都有几百亿个二维码产生，还是使用不完。
Office软件是一种办公软件，包含了很多常用的办公工具，可以帮助我们完成各种文字、表格、演示等办公任务。它包含了Word、Excel、PowerPoint等软件，不同的软件有不同的作用。
近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功，但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解，同时也降低文本的信息价值。在某些领域，如医疗行业，识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两种方式，下面分别对这两种纠错方式进行介绍。
中文拼写检查任务是中文自然语言处理中非常具有代表性和挑战性的任务，其本质是找出文本段落中的错别字。这项任务在各种领域，如公文，新闻、财报中都有很好的落地应用价值。而其任务的困难程度也赋予了它非常大的研究空间。达观数据在CCL2022汉语学习者文本纠错评测比赛的赛道一中文拼写检查（Chinese Spelling Check）任务中取得了全国冠军,赛道二中文语法纠错（Chinese Grammatical Error Diagnosis）任务中获得了亚军。本文基于赛道一中文拼写检查任务的内容，对比赛过程中采用的一些方法进行分享，并介绍比赛采用的技术方案在达观智能校对系统中的应用和落地。赛道二中文语法纠错的获奖方案已经分享在达观数据官方公众号中。
除了UITextField对象的风格选项，你还可以定制化UITextField对象，为他添加许多不同的重写方法，来改变文本字段的显示行为。这些方法都会返回一个CGRect结构，制定了文本字段每个部件的边界范围。以下方法都可以重写。
周末两天收到很多鼓励和赞同的留言，程序君感到非常开心。虽然有不少呼声希望能够天天看到连载，但程序君真得没法一周七天写同一件事，那样，写出来的东西无法保证质量。虽然目前对于『途客们的旅行梦』，程序君有一些存稿，但将其从草稿的状态转化为待发表的文字，程序君还是每次花费差不多一小时的时间呢。 有些读者觉得两次更新间等待的时间太长，建议缩短间隔。程序君觉得在理，所以从本周起，从周六周日连续两更变为周三一更，周日一更。所以『途客们的旅行梦』的下次更新就在周三早上，敬请期待。 有人质疑为何过去三年的事情我还能记忆犹新，
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 中文语法纠错任务（Chinese Grammatical Error Correction，CGEC）旨在自动检测并修改中文文本中的标点、拼写、语法、语义等错误，从而获得符合原意的正确句子。近年来，中文语法纠错任务越来越受到关注，也出现了一些有潜在商业价值的应用。为了推动这项研究的发展，研究者通过专家标注以及众包等形式构建一定规模的训练和测试数据，在语法检查以及语法纠错等不同任务上开展技术评测。同时，由于中文语法纠错任务相对复杂、各评测任务以及各数据集之间存在差异，
英文作文的批改，以往完全依赖于教师的主观判断，既需要教师做大量重复性的工作，又难以规避批量批改中对细节错误的忽视。如何用机器又准又快的批改作文，给老师减负，就成了一个迫在眉睫的任务。
（提示：如果你尚未安装 MyQR ，以下内容请使用python(3) myqr.py 而非myqr 。）
在二维码没有出来之前，只有一维码。在商品背部，一般都会有条形码，条形码也称为一维码。
目前，人工智能技术在世界范围内热度极高，但却出现了“雷声大、雨点小”的现象。一方面，随着近年来深度学习技术的不断发展，计算能力的不断提高，更深更复杂网络的普及使用，加上深度学习端到端的特性，看起来好像人工智能就是端到端的标注，不断地做数据清洗，增加标注数据，加深模型参数，就可以实现计算机像人类一样工作。另一方面，人工智能在实际应用场景落地时经常失败，常听到有“只见人工，不见智能”，“有多少人工就有多少智能”的吐槽。因此，目前许多人工智能技术的实现现阶段还不能脱离人工经验。
BCD (Binary Coded Decimal)码是一种至少用四位二进制编码表示一位十进制数的代码。BCD码仅表示十进制数的十个数码，即0~9，所以有些码是禁用码。
自然语言处理可以说是人工智能领域内落地实践最广的技术之一，NLP产品的应用场景颇为广泛，只要有大量文本数据的场景，都可以使用我们的接口做智能分析，以下列举几个经典的使用场景。
接着上一个系列的入门，这个系列我们继续讲通信编码与魔术。在前面《编码通信与魔术初步（六）——经典魔术《傅氏幻术》赏析和《我的心灵感应》》系列里，我们挂一漏万地介绍了一般通信编码的原理和基本的魔术应用。
新时代，人们有人信新的追求，自然而然会有新发明的诞生。去年，在“一带一路”国际合作高峰论坛举行期间， 20 国青年投票选出中国的“新四大发明”：高铁、扫码支付、共享单车和网购。其中扫码支付指手机通过扫描二维码跳转到支付页面，再进行付款。这种新的支付方式，造就二维码满天飞的现象。那么让我们来扒一扒如何使用 Python 来生成二维码图片。
这一章我们来聊聊在中文领域都有哪些预训练模型的改良方案。Bert-WWM，MacBert，ChineseBert主要从3个方向在预训练中补充中文文本的信息：词粒度信息，中文笔画信息，拼音信息。与其说是推荐帖，可能更多需要客观看待以下'中文'改良的在实际应用中的效果~
我最近开始重新开发我的“健康笔记”应用程序。由于新版本将只支持 iOS 17 及以上版本的设备，这让我在选择技术路线上享有更大的自由。
在iOS中UITextField这个控件作为文本输入控件一定是使用率最高的几个控件之一，而iOS提供的默认的原始TextField的造型肯定在开发时很难满足我们的要求，原因很简单，不够美观，实在太单调。所以今天我们从一些简单的复写UITextField方法开始，来讲一讲如何定制一个属于自己的UITextField。
输入法，一个说小不小，说大也不大的东西。往小了说，这不是一个很大的市场，愿意折腾输入法的人也只是千里挑一；然而往大了说，这又是一个与我们的电脑与手机朝夕相伴的不可缺少的软件，其质量与效率直接关系到我们使用电脑和手机的体验与效率。于是本着折腾的原则，自己也试着对一些常见的输入法进行了一些个人的测评。
2018年3月27日腾讯云云+社区联合腾讯云智能图像团队共同在客户群举办了腾讯云OCR文字识别——智能图像分享活动，活动举办期间用户耐心听分享嘉宾的介绍，并提出了相关的问题，智能图像团队的科学家和工程师也耐心解答可用户的疑问。以下就是活动分享的全部内容。
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