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Bi-DCSpell: 一个双向检测 - 纠错交互框架用于中文拼写检查
中国拼写检查（CSC）旨在检测和纠正中文句子中可能存在的拼写错误字符。本文提出了一种双向检测 - 纠正框架（Bi-DCSpell），通过引入交互学习模块促进检测和纠正之间的双向特征交互，以改善它们的表示学习，从而在广泛使用的基准数据集上展示
PDFa month ago
对中文拼写检查模型的领域自适应能力的实证研究
本文评估了几种典型的 CSC 模型在多个特定领域的适应能力，并测试了大型语言模型 ChatGPT 的性能。实验证明，CSC 模型在新的领域中性能明显下降。
PDF5 months ago
基于 BERT 的中文拼写检查模型的层间注意力和高斯混合模型增强
基于 BERT 的模型在中文拼写检查任务方面表现出了显著的能力，然而传统的基于 BERT 的方法仍存在两个局限性：第一，虽然之前的研究发现明确的先验知识如词性标注对于拼写检查任务有益，但他们忽略了拼写错误会导致错误标签从而误导模型的事实；此
PDF6 months ago
EMNLP一种令人沮丧却容易使用的即插即用的用于中文拼写检查的检测和推理模块
近年来，通过设计专门的预训练方法或引入辅助任务，中国拼写检查（CSC）得到了很大的改进，大多数方法通过端到端方式解决这个任务。本文提出将 CSC 的工作流程分解为检测、推理和搜索子任务，以更直接和高效地利用与中文语言相关的丰富外部知识。具体
PDF9 months ago
RSpell：领域自适应中文拼写检查的检索增强框架
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
PDFa year ago
中文拼写检查的全面评估和分析研究
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。
PDFa year ago
用最近邻算法进行中文拼写检查
本篇论文介绍了一种新的中文拼写检查方法 InfoKNN-CSC，通过线性插值标准 CSC 模型和 kNN 模型，详细考虑了令牌和上下文的音、形、义信息，并且基于 n-gram 值和输入执行了重新排序方法。针对 SIGHAN 基准测试，实验结
PDF2 years ago
基于反向对比学习的中文拼写检查框架
通过提出反向对比学习策略及引入三个模块：语言表示、拼写检查和反向对比学习，构建了一种新的中文拼写检查框架。实验证明，此框架可与现有模型结合，实现最先进的性能。
PDF2 years ago
EMNLP通过字符发音预测提升中文拼写检查：自适应性和粒度的影响
本文提出了一种基于 SCOPE 的中文拼写纠错模型，该模型引入了中文发音预测辅助任务用于改进中文拼写检查，并在三个基准测试中实现了新的最高性能，证明了辅助任务的有效性和优越性。
PDF2 years ago
COLINGuChecker：使用掩码预训练语言模型作为无监督中文拼写检查器
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
PDF2 years ago
具有误差一致预训练的通用和领域自适应中文拼写检查
该研究使用错误一致掩蔽策略来为预训练创建数据，展示了 ECSpell 在一般基准上超越了先前的最先进模型，将可变的用户字典添加到处理零射领域适应问题的通用令牌分类基础拼写员中将进一步提高性能。
PDF2 years ago
ACLSpellGCN：将音形相似性融入语言模型中用于中文拼写检查
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。
PDF4 years ago