25年WP基于深度学习的中文文本纠错技术的研究0-15231.docx

I摘 要随着移动互联网和大数据技术的迅猛发展，我国互联网应用呈现爆发式增长态势，用 户规模随之呈现几何级数上升趋势。这一现象直接导致了非结构化中文文本数据的急剧积 累。这些海量数据中蕴含着极具价值的语义信息和知识资源，然而，由于人为输入错误等 因素的存在，数据质量受到显著影响。具体而言，数据噪音的普遍存在不仅降低了文本数 据的整体质量水平，更对后续的数据挖掘工作产生了不利影响，制约了其潜在价值的充分 发挥。随着网络信息量的快速增长，文本错误问题日益突出。研究表明， 当前中文网络媒 体中，新闻标题及正文的文本错误发生率已突破 1...