该论文提出了一种基于自我蒸馏对比学习方法的 BERT 修改方式，以适应汉语拼写检查任务所需的语音和字形信息，实验证明该方法可以提高汉语拼写检查准确率。
Oct, 2022
我们提出了一种称为 RSpell 的检索增强的拼写检查框架，通过搜索相应的领域术语并将其合并到拼写检查模型中，来增强其错误纠正能力。通过结合拼音模糊匹配和输入，我们引入了一种自适应过程控制机制来动态调整外部知识对模型的影响，同时采用迭代策略加强了 RSpell 框架的推理能力。通过在法律、医学和官方文件撰写三个领域的 CSC 数据集上进行实验，结果表明 RSpell 在零样本和微调场景下均取得了最先进的性能，验证了检索增强的拼写检查框架的有效性。我们的代码可在 https URL 获取。
Aug, 2023
开发预训练模型和结合语音和图像信息使神经模型在中文拼写检查方面取得了高分，该研究通过构建不同目的的综合测试集，实现了这一典型模型范式并进行了实验，在结果的详细分析中发现了四个重要发现。
Jul, 2023
本研究探讨了中文拼写纠错，提出了一种新的训练方法 Rephrasing Language Modeling，通过重新构造整个句子而非逐字符标记的方式来纠正拼写错误，取得了在细调和零样本测试中的最新最佳表现，超越了之前的方法，并能在与其他任务联合训练时学习到可迁移的语言表示。
本文介绍了一种利用序列到序列学习和神经网络的方法来进行汉语拼写纠错，通过不断发现模型的弱点生成更有价值的训练实例并进行任务特定的预训练，逐步将生成的对抗性示例添加到训练集中的对抗性训练方法，可以提高多个 CSC 模型的泛化能力和鲁棒性，达到了 CSC 任务的最先进表现。
May, 2021
本文提出一个基于多模态信息的汉语拼写检查系统 ReaLiSe 来检测和自动纠正用户输入的汉字中常见的误用问题，并在 SIGHAN 基准测试上表现出了明显的优势。
本文提出一种利用音形相似性知识并结合图卷积网络（SpellGCN）的方法，将其作为语言模型用于中文拼写检查（CSC）中，实现端到端训练，并在人工标注数据集上获得了优于先前模型的表现。
Apr, 2020
本文提出了一种 LEAD 框架，该框架允许 CSC 模型从字典的语音、视觉和含义方面学习异构知识，并通过基于对比学习的训练方案来提高 CSC 模型的表示能力。实验证明该方法有效。
提出了一个错误驱动的对比概率优化（ECOPO）框架，通过优化预训练语言模型的知识表示，指导模型避免预测常见字符，提高中文拼写检查的性能。在 SIGHAN 数据集上的实验和分析表明，ECOPO 是简单但有效的。
Mar, 2022
本文介绍了一个名为 uChecker 的框架，该框架采用无监督的方法对汉语拼写错误进行检测和修正，其中使用 BERT 这样的模型作为骨干模型，并采用混淆集引导的 MASKing 策略来优化模型训练。实验结果表明，uChecker 在汉语拼写错误检测和修正任务的字符级和句子级准确性、精度、召回率和 F1 度量方面的表现是有效的。
Sep, 2022