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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. 但是, 如果只是通信间传输几k的数据还好, 如果下载一个1G的电影, 为了纠错, 需要你耗费10G的流量下载10遍, 你能接受么? 方案二 方案一被pass了. 既然多次传输不行, 又该如何是好呢? 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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    ASR文本纠错模型

    重磅推荐专栏 《Transformers自然语言处理系列教程》 手把手带你深入实践Transformers,轻松构建属于自己的NLP智能应用! 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。 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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    英文单词拼写纠错

    if w in WORDS) >>> known(edits1('somthing')) {'something', 'soothing'} 同样,我们考虑经过两步骤的简单操作(edits)后得到的纠错备选模型 或许这其中还有很多不完善的地方,如根据什么别的语料库统计到,人们写单词写错的时候是写掉一个字母比多加一个字母常见,交换两个字母比写错一个字母常见等这些规则是我们在没学习也没数据的时候未知的,也是你在定义自己的拼写纠错器时 word]) or known(edits1(word)) or known(edits2(word)) or [word] 模型评价 作者用一个牛津大学的数据集测评了自己的玩具代码,当你完善了自己的纠错模型之后 感谢前人的经验分享与讲解,让后辈们受益颇多,也特此感谢博主irfan_lcmll的分享https://blog.csdn.net/qq_27879381/article/details/63351483 另附自动纠错

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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。 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。 不过完全没必要为了保证通信的纠错能力到那么高的级别使得效率如此之低,我们仍然先假设仅有1个可能错误。

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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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    AI技术讲座精选:用端到端训练模型进行语法智能纠错

    举个例子,信息“ I’m going to store ”将不会被自动纠错系统报错,但人们通常更倾向于说“ I’m going to the store ”。 在这篇博客里,我将会描述如何构建这些“深度文本纠错器”系统,并展示一些鼓舞人心的初步结果。 数据集 我从大量以语法正确的书面英语对话为主的语料入手,来创造用于训练深度文本纠错的数据集。 “已纠错”的符号集合通过训练构建,并且对应于训练集合中至少一个样本,包含所有在目标中而非来源中出现的符号。 在应用前沿,我可以预见,这个系统将会作为“纠错” API 的一部分,应用于多种消息应用的程序界面中。

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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

    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。 技术落地方案图9  达观智能校对系统演示达观智能校对系统依托于自然语言处理和光学字符识别等技术,实现了不同格式的输入文本的自动校对。 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。 目前达观智能校对系统已支持公文领域、金融领域和通用领域的文本校对任务,并且可针对不同领域的校对需求为客户提供定制化的解决方案。系统概览如上图9所示。 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 及其团队在物理期刊physical review X上发表论文Reinforcement Learning with Neural Networks for Quantum Feedback,提出一种基于人工智能算法的量子纠错系统 2016年,人工智能程序AlphaGo在围棋比赛中击败了世界上最强的人类棋手,举世瞩目。鉴于一局围棋中的移动组合比估计的宇宙中的原子的数量更多,它需要的不仅仅是处理能力。 ——量子纠错。 除了量子计算机中的纠错之外,Florian Marquardt还设想了人工智能的其他应用。在他看来,物理学提供了许多系统,可以受益于人工神经网络的模式识别。

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