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摘要
为提升文本纠错效果，本文研究了一种基于自然语言处理的纠错系统架构.通过建立语言知识库，描述自然语言的上下位关系、同义反义关系等；制定语句合成规则，构建二元句法和三元句法规则集；通过语言分析及文字错误识别功能设计，判断句子中的用词规范性，排查句子中可能存在错误的汉字串；基于自然语言处理构建纠错模型，输入文本，输出概率最大的候选串与原文相结合，得出正确的句子，完成纠错.实验结果证明，应用本文纠错系统架构后，文本错误召回率和正确率均在95.00%以上，对同音词纠错的纠正率为95.76%,长词纠错的纠正率为90.03%,证明本文设计的纠错系统架构具有一定应用价值.
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单位闽江师范高等专科学校
