期刊文章详细信息
基于深度学习的文本自动纠错系统设计与实现
Design and Implementation of Official Document Automatic Error Correction System
文献类型:期刊文章
YANG Hui;ZHANG Jingjing;XIONG Tao;CAI Hongwei;LIU Haoting;CAI Jinshan;DU Xiaoping;GAO Meiping(China Astronaut Research and Training Center,Beijing 100094,China;Beijing Engineering Research Center of Industrial Spectrum Imaging,School of Automation and Electrical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China;Xichang Satellite Launch Center,Xichang 615000,China)
机构地区:[1]中国航天员科研训练中心,北京100094 [2]北京科技大学自动化学院北京市工业波谱成像工程技术研究中心,北京100083 [3]西昌卫星发射中心,四川西昌615000
年 份:2023
卷 号:31
期 号:2
起止页码:210-216
语 种:中文
收录情况:JST、ZGKJHX、普通刊
摘 要:为解决办公人员在进行文档写作时存在各种文本格式和内容错误的问题,设计基于深度学习的文本自动纠错系统,用于辅助办公人员的写作和校对工作;分析办公人员的文本纠错需求,并进行文本格式与内容纠错方法研究;设计系统由写作模板生成、文本格式纠错和文本内容纠错三个功能组成;首先,设计文本要素识别与检查算法并基于VBA技术实现文本格式校对;然后基于Seq2Seq深度学习模型训练字词、语法和标点符号查错模型完成公文内容纠错,并根据办公人员工作需求建立纠错辅助字库提升系统纠错准确率;最终,通过系统测试实验结果表明,设计系统能够极大地提升办公人员写作效率并减轻文本校对工作负担。
关 键 词:WORD文档 格式纠错 内容纠错 VBA技术 Seq2Seq模型
分 类 号:TP317.1]
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