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如何实现拼写纠错功能

显示正确的结果 前文如何如何实现搜索框的关键词提示功能分享了如何使用前辍树实现搜索框的关键词提示功能。今天分享一个拼写纠错功能实现,其关键在于给定一个错误的关键词,如何返回一个正确的关键词。 = t[j - 1]) + table[i - 1][j - 1]) return table[-1][-1] 为了得到正确的函数,你还需要类似以下功能的函数: def get_right_word min_distance = distance right_word = item return right_word 结果前文中的前辍树,你可以很容易实现拼写纠错功能

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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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    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。

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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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    平时常常会打错命令行,很烦,然后就找到了这个工具thefuck,简单粗暴的命令行纠正工具

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    微软亚研自动语法纠错系统达到人类水平

    ,用于改善 seq2seq 模型的语法纠错性能。 流畅度提升学习可以在训练期间生成多个纠错句对,允许纠错模型学习利用更多的实例提升句子的流畅度,同时流畅度提升推断允许模型通过多个推断步骤渐进地修改句子。 3 流畅度提升学习 用于 GEC 的传统 seq2seq 模型仅通过原始纠错句对学习模型参数。然而,这样的纠错句对的可获得性仍然不足。因此,很多神经 GEC 模型的泛化性能不够好。 4.2 往返纠错 基于多轮纠错的思路,研究者进而提出了一个进阶流畅度提升推断方法:往返纠错。 图 4:往返纠错:某些类型的错误(例如,冠词错误)由从右到左的 seq2seq 模型会更容易纠错,而某些错误(例如主谓一致)由从左到右的 seq2seq 模型更容易纠错

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    英语作文头疼患者福音:这家公司用AI帮你自动纠错

    这个平台叫Quill——学生们可以在它的网站上做写作练习,系统会记录写出的语句,并自动分析句式。无论是用错的单词、标点符号还是不恰当的关联词,它都能及时发现,实时反馈。 △自动诊断学生写作中薄弱点并生成报告 ? △校对文章 ? △ 诊断语法错误 创始人Peter Gault今年不过25岁,他瘦瘦高高的,每天精力充沛。 当学生提交自己的东西时,系统就可以自动检测句式。基于成千上万的用户的集体错误,系统会自动提示学生修正他们的句子。 不妨通过一个连缀句子的测试看看Quill的指导效果。

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    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。 其中拼写纠错(Error Correction,以下简称EC)是用户比较容易感知的一个功能,比如百度的纠错功能如下图所示: ? 图 1:百度纠错功能示例 EC其实是属于Query Rewrite(以下简称QR)模块中的一个功能,QR模块包括拼写纠错,同义改写,关联query等多个功能。 笔者之前从事搜索相关工作时,刚开始搜索系统不支持纠错功能,结果收到用户大量的吐槽和投诉,说明没有纠错功能的搜索系统会大大降低用户体验,不仅如此,这些错误query检索还浪费大量的流量。 因此中文纠错以拼音为基础,编辑距离等其他方式为辅的策略。 4.3.1 候选词集合的获取 对于错误的词的候选词集合,可以通过数据自动挖掘来生成。

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    你真的了解 lambda 吗(纠错篇)?

    . * 编译器会自动把满足function interface要求的接口自动识别为function interface,所以你才不需要对上面示例中的 ITest接口增加@FunctionInterface

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    整合自动发邮件功能

    四、整合自动发邮件功能代码 ? ? 运行结果如下: ? 3、将得到的最新测试报告的完整路径传给send_mail()函数,实现发邮件功能。 整个脚本执行完成后,打开接收箱,就可以看到最新测试执行的测试报告,如图所示: ? ?

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    | 导语   用户通过键盘或语音输入的文本会存在拼写错误,对于自然语言中出现的错误进行自动的识别和纠正,即为拼写纠错。 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。 论文[3]提出了一种自动构建中文拼写检查系统的方法。通过使用说文解字和四角码这两种语言资源扩大了混淆集(Confusion Sets),这些语言资源改善了混淆集的覆盖范围。 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。 语言模型在基于统计模型的机器翻译,汉语自动分词和句法分析中有着广泛的应用,目前采用的主要是n元语法模型(n-gram language model)。

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