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：
将 whoosh 库 下面的 whoosh_backend.py（该文件路径为 python路径/lib/python3.5/site-packages/haystack/backends/whoosh_backend.py）拷贝到 app下面，并重命名为 whoosh_cn_backend.py，例如blog/whoosh_cn_backend.py。修改的内容如下：
今天我们不聊技术原理，咱们聊点简单轻松的，也就是我们 iOSer 几乎每天都会用到的Xbug。Xcode虽然确实会有很多Bug，一些设计也不如JB家做的好，但是还是有一些可取之处的，比如页面简洁...，嗯...，好像就这一个？
本文作者：内部搜索平台部推荐中心组长，2009年加入腾讯，从事搜索相关工作，包括社区问答，网页搜索，音乐、视频、应用宝等项目，方向涉及query理解，文本相关性、智能问答等。目前从事天天快报、新闻客户端等资讯个性化，包括用户兴趣、推荐策略、工程架构等。 搜索引擎中, 一个好的纠错系统能够将用户输入查询词进行纠错提示, 或者将正确结果直接展示给用户，提高了搜索引擎的智能化。和传统文本纠错相比, 搜索引擎的纠错具有几个难点. 一是搜索引擎的query很短, 由几个独立的key words组成（Chen et
TextBlob是一个用Python编写的开源的文本处理库。它可以用来执行很多自然语言处理的任务，比如，词性标注，名词性成分提取，情感分析，文本翻译，等等。你可以在官方文档阅读TextBlog的所有特性。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/9-css-pseudo-elements-you-didnt-know-about-bb0faa395986
搜索增强生成（RAG）过程彻底增强对大语言模型（LLM）的理解、为它们提供上下文并帮助防止幻觉的潜力而受到欢迎。RAG 过程涉及几个步骤，从分块供应文档提取到上下文，再到用该上下文提示 LLM 模型。虽然 RAG 可以显着改善预测，但有时也会导致错误的结果。几个文档的方式在此过程中发挥了至关重要的作用。例如，如果我们的"上下文文档" " 包含大语言模型的拼写错误或不相似的字符（例如表情符号），则可能会混淆大语言模型对所提供的上下文的理解。
欢迎来到「澜舟论文领读」专栏！快乐研究，当然从研读 paper 开始——澜舟科技团队注重欢乐的前沿技术探索，希望通过全新专栏和大家共同探索人工智能奥秘、交流 NLP「黑科技」，踩在「巨人」肩上触碰星辰！
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。
打开设置，Editor > Inspections，勾选掉Spelling。 取消拼写检查
有人po出了大神Peter Norvig的‘Spelling Corrector’（拼写检查器）
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。
伪::selection元素以用户选择的文本部分为目标。它提供了一种将样式应用于所选文本并自定义其外观的方法。这是一个例子：
pylint作为python代码风格检查工具，接近 PEP8风格，在使用此方法的过程中，发现不仅能让代码更加规范，优雅，更能 发现 隐藏的bug。
今天在使用pycharm写代码的时候，发现代码不会自动提示了，这对于我这个伪程序员来说，着实痛苦，所以就翻了一下设置和资料，把代码自动提示恢复出来。
General > Startup and Shutdown : 移除所有在启动时加载的插件。 General > Editors > Text Editors > Spelling : 关闭拼写检查。 General > Validation > 勾选“Suspend all validator”。 Window > Customize Perspective > 移除所有用不到或不想用的内容（尽量使用快捷键），菜单栏也是如此（你用过几次菜单栏的打印按钮？）。 Install/Update > Autom
点击菜单栏VAssistX->Visual Assist Options...打开配置窗口在Underlining点击Underline spelling errors in comments and strings using这样就把注释的下划线去掉了。
随着全球化的推进，跨文化交流变得越来越重要。在学术领域，英文论文的质量对于研究成果的传播和认可至关重要。然而，非英语母语者在撰写和润色英文论文时可能面临诸多挑战。本文将介绍 ChatGPT 如何助力英文论文翻译和润色，以提高非英语母语者的学术论文质量。
在更新 SublimeText 之后，发现所有的字符下面都有波浪线，这是新版本的 SublimeText 提供的拼写语法功能，然而我不需要此功能。本文来告诉大家如何关闭
由于有很多手段可以绕过前端往后端发送数据，所以后端需要对数据进行校验后才可以朝数据库插入
pylint是一个不错的代码静态检查工具。将其配置在pycharm中，随时对代码进行分析，确保所有代码都符合pep8规范，以便于养成良好的习惯，将来受用无穷。
每次运行完程序都会自动弹出show variables的框，非常烦躁，每次都要手动关闭，现在终于找到了解决方法：
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Swift 可以为 struct 合成成员构造函数，但不能为 class 合成。Xcode 可以帮助生成代码，先选中类名，然后选择菜单 Editor —> Refactor —> Generate Memberwise Initializer。
解压下载包后对原来的文件夹重命名为ApacheTomcat,放到/Users/计算机名/Library/目录下（Library也叫资源库）
Prompt：I want you to act as an English translator, spelling corrector and improver. I will speak to you in any language and you will detect the language, translate it and answer in the corrected and improved version of my text, in English. I want you to replace my simplified A0-level words and sentences with more beautiful and elegant, upper level English words and sentences. Keep the meaning same, but make them more literary and professional. I want you to only reply the correction, the improvements and nothing else, do not write explanations.
其实pycharm这个功能的本意是好的，可以实现许多检查，让我们写出更健壮的代码。特别是对于大型的项目。
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。
关于 XS ，以及基础的搜索引擎相关知识的学习完成之后，今天，我们再来看一下 Xapian 官方文档中一些比较有意思的地方。关于 Xapian 数据库各种文件格式的说明，以及几个 Xapian 工具的使用。不得不说的是，这一部分内容，可能还是全网唯一的（资料极少）。
中文文本纠错工具。音似、形似错字（或变体字）纠正，可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正。python3开发。
对于一个学习算法，有着各种各样的调试手段，不同的调试手段可以解决不同的问题，需要根据实际情况进行选择。学习算法的问题大致可以分为两类：「高偏差/方差」问题以及「算法优化」问题。
pycorrector: 中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正，python3开发。实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错，并在SigHAN数据集评估各模型的效果。
分词搜索始终不是那么好解决，但是基本也有现成的解决方案。在我博客之前的文章我也介绍过Sphinx分词搜索：CentOS7下安装Sphinx 中文分词【PHP+MySQL】
curry 的概念很简单：只传递给函数一部分参数来调用它，让它返回一个函数去处理剩下的参数。 你可以一次性地调用 curry 函数，也可以每次只传一个参数分多次调用。
Element Capture API 可以让你捕获并记录一个特定的 HTML 元素。换句话说，它能剪裁并去除那些遮盖和被遮盖的内容。
IntelliJ idea一个月，甚得我心，终弃Sublime、liteIDE。 IntelliJ idea是非常强大的一款IDE，支持丰富的插件。安装配置都是非常简单的，这里不多赘述，主要需要安装两
1、 通过手工或者工具对“被测对象”进行测试的操作，从而验证实际与预期结果之间是否存在差异
使用Excel如果经常处理英文资料的话，应该会经常碰到需要转换大小写的情况，Excel提供了UPPER、LOWER等转换函数。
前两章把程序的结构以及 API的协议基本上搭建起来了。本文开始不打算对每个模块接口都进行实现，因为基本上都是业务逻辑代码，而且整篇文章都把代码贴出来，那将是一个灾难。
或者ALT+SHIFT +W ，在弹出的菜单中选择System Explorer
前提：国内环境。Fabric项目根目录下执行，切换到release-2.2分支 清理环境make clean-all 修改MakefileALPINE_VER ?= 3.14->ALPINE_V
Conventional Commits (下称 CC) 是一套 git commit message 的规范，旨在让 commit message 能同时被人类和机器所接纳，也就是说满足可读性的同时增强规范性，它的官网在这里: Conventional Commits。
虽然Atom通常可能用来编写软件的代码，但是它还可以用来高效地编写文章。这通常采用一些标记语言，比如说Markdown和Asciidoc（也就是英文手册所用的格式）来完成。下面我们会很快浏览一遍Atom提供给你用来写文章的一些工具。
从学习java开始,一直都在使用eclipse,刚开始运行还挺快的,最近一段时间,eclipse就像闹脾气的小姑娘,运行特别的慢,切换一个窗口都需要等上1分钟,看着它,我就难受,就在网上找了些优化的方式,现在跟大家分享一下.
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，
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。
如果冲突了，只要更改PATH变量位置就好；或者指定python2 还是 python3
在项目开发过程中，我们经常需要规范化代码配置流程，此时需要一种工具，开发人员在使用git过程中按照要求的规范进行提交代码和各种代码检测或其他附加处理逻辑。
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