【摘 要】
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该文首先总的介绍了中文文本自动校对技术的研究背景和现状,着重讨论了自动纠错研究中存在的问题和难点,继而简述了一些与中文文本自动纠错相关的理论及评价指标.在对中文文
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该文首先总的介绍了中文文本自动校对技术的研究背景和现状,着重讨论了自动纠错研究中存在的问题和难点,继而简述了一些与中文文本自动纠错相关的理论及评价指标.在对中文文本错误的类型及其分析方法进行归类和总结的基础上,该文设计了一个纠错知识库将纠错知识引入计算机.基于纠错知识库的支持,该文采用启发式方法,在构建纠错建议集方面做了有益的尝试.与此同时,在借鉴国外先进理论的基础上,将基于特征学习的方法引入独立的中文文本自动纠错研究中,重点探讨了利用基于特征学习的Winnow方法来对纠错建议集中的纠错建议进行排序和选择.为了确保上述工作的正确性和有效性,该文进行了评估实验.该实验表明这种方法的首选订正率达到38﹪,性能比目前常用的N元模型方法有明显的提高.
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