错误检测部分先通过结巴中文分词器切词,由于句子中含有错别字,所以切词结果往往会有切分错误的情况,这样从字粒度和词粒度两方面检测错误, 整合这两种粒度的疑似错误结果,形成疑似错误位置候选集;
2019年10月,谷歌的一项关于量子计算的研究登上了Nature封面。谷歌声称用53个量子比特的量子计算机Sycamore实现了quantum supremacy,引起了学界的广泛关注。论文中指出,他们的量子计算机用3分20秒完成了一项任务,而超级计算机Summit则需要1万年才能完成同样的任务,Sycamore 是完全可编程的、可以运行通用量子算法的量子计算机。不少行业专家称赞谷歌的这项研究是量子计算的里程碑式突破。
1994 年,任职于新泽西州贝尔实验室(Bell Labs)的数学家 Peter Shor 证实,量子计算机解决一些问题的速度较经典计算机呈现指数级的提升。但问题在于:这样的量子计算机能造出来吗?怀疑论者认为,量子态太「脆弱」了,环境将不可避免地混淆量子计算机中的信息,使其根本不成为量子。
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由于三代 nanopore 测序质量比较低,原始数据中存在大量测序错误,即使拼接前进行了纠错,组装结果中仍会存在错误,用长读长或短读长的数据对组装结果进行矫正可以,提高准确率,减少 Miscalls,Indels,改善由错装(mis-assemblies)导致的低比对区域。因此,序列拼接完需要对拼接结果进行优化,根据文献报道,经过 polish 之后,拼接结果与真实基因组(其他测序数据拼接结果)的一致性可以达到 99.99%以上。即使组装工具带有纠错功能,仍建议再次进行一轮或多轮的矫正。
对于大多数企业来说,消除数据损坏是一项关键任务——这正是 ECC(纠错码)内存的目的。 ECC 是一种指令纠错技术,能够检测并纠正常见的各种内存数据损坏情况,即Error Checking and Correcting。
自然语言处理(NLP)技术可以完成文本数据上的分析挖掘,并应用到各种业务当中。例如:
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】继三年前实现「量子霸权」后,谷歌今天宣称,首次通过增加量子比特来降低计算错误率,创下第二个里程碑。 2019年,谷歌首次宣称实现量子霸权,创下首个里程碑。 3年之后,这家公司宣布已经达到通往构建大型量子计算机道路上的第二个关键里程碑(M2)。 即有史以来首次通过增加量子比特来降低计算错误率! 官方博客称,量子纠错(QEC)通过多个物理量子比特,即「逻辑量子比特」,对信息进行编码。 这一方法被认为是大型量子计算机降低错误率来进行计算的唯一方法。 最
例题: 在给定一个的整型数组中,已知其中只有一种数出现了奇数次,其余数出现了偶数次。现在需要设计一个算法,来找到该出现了奇数次的数具体是多少。(限制时间复杂度为:O(N),空间复杂度为:O(1)) 题解: 异或运算原理:
二维条码/二维码(2-dimensional bar code)是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的图形。
量子计算一直被认为是下一代工业革命的引擎,各个国家、科技公司都在量子计算及相关软件上加足了马力进行研发。
中文拼写检查任务是中文自然语言处理中非常具有代表性和挑战性的任务,其本质是找出文本段落中的错别字。这项任务在各种领域,如公文,新闻、财报中都有很好的落地应用价值。而其任务的困难程度也赋予了它非常大的研究空间。达观数据在CCL2022汉语学习者文本纠错评测比赛的赛道一中文拼写检查(Chinese Spelling Check)任务中取得了全国冠军,赛道二中文语法纠错(Chinese Grammatical Error Diagnosis)任务中获得了亚军。本文基于赛道一中文拼写检查任务的内容,对比赛过程中采用的一些方法进行分享,并介绍比赛采用的技术方案在达观智能校对系统中的应用和落地。赛道二中文语法纠错的获奖方案已经分享在达观数据官方公众号中。
当然,针对不同业务场景,这些问题并不一定全部存在,比如输入法中需要处理前四种,搜索引擎需要处理所有类型,语音识别后文本纠错只需要处理前两种, 其中’形似字错误’主要针对五笔或者笔画手写输入等。
本文作者:内部搜索平台部推荐中心组长,2009年加入腾讯,从事搜索相关工作,包括社区问答,网页搜索,音乐、视频、应用宝等项目,方向涉及query理解,文本相关性、智能问答等。目前从事天天快报、新闻客户端等资讯个性化,包括用户兴趣、推荐策略、工程架构等。 搜索引擎中, 一个好的纠错系统能够将用户输入查询词进行纠错提示, 或者将正确结果直接展示给用户,提高了搜索引擎的智能化。和传统文本纠错相比, 搜索引擎的纠错具有几个难点. 一是搜索引擎的query很短, 由几个独立的key words组成(Chen et
概括地说,传输中的差错都是由于噪声引起的。噪声有两大类:一类是信道中所固定的、持续存在的随机热噪声;另一类是由于外界特定个的短暂原因所造成的冲击噪声。前者可以通过提高信噪比来减少或避免干扰,而后者不可能靠提高信号幅度来避免干扰造成的差错,是产生差错的重要原因。
有些时候二维码被严重破坏导致无法扫描,促使我去学习了一波关于二维码的知识。二维码一共有40个尺寸。V 1是21 x 21的矩阵,V2是 25 x 25的矩阵,V3是29的尺寸,每增加一个等级,就会增加4的尺寸,公式是:(V-1)4 + 21 最高V 40,(40-1)4+21 = 177,所以最高是177 x 177 的正方形。
1.http://www.doc88.com/p-8038708924257.html
一、二维码的分类 二维码,从字面上看就是用两个维度(水平方向和垂直方向)来进行数据的编码,条形码只利用了一个维度(水平方向)表示信息,在另一个维度(垂直方向)没有意义,所以二维码比条形码有着更高的数据
JCJC网站错别字是字根科技企业级用户经常用到的一个功能。针对网站错别字的纠错检测,JCJC 提供了丰富的接口,包括:
BCD (Binary Coded Decimal)码是一种至少用四位二进制编码表示一位十进制数的代码。BCD码仅表示十进制数的十个数码,即0~9,所以有些码是禁用码。
近期参加了2022 蜜度中文文本智能校对大赛,经过2个月的比赛,在600余名参赛者中取得了第一名的成绩,相关技术也已在钉钉文档等产品落地应用。借此机会,笔者想和大家分享下对中文文本纠错任务的一些看法。
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中文文本纠错工具。音似、形似错字(或变体字)纠正,可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正。python3开发。
根据文章内容总结的摘要
pycorrector: 中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正,python3开发。实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错,并在SigHAN数据集评估各模型的效果。
pycorrector:https://github.com/shibing624/pycorrector
随着线上旅游业务的不断发展,携程酒店的数据量不断增加,用户对于搜索功能的要求也在不断提高。携程酒店搜索系统是一个基于Lucene开发的类似Solar的搜索引擎系统,本文将从四个部分描述对搜索引擎的优化。
纠错:扩展路径加上以下内容 8a. 官网服务器无响应: 8a1. 系统记录官网服务器无响应 8a2. 返回10 9a. 微信公众号系统无响应: 9a1. 系统记录微信公众号系统无响应 9a2. 返回10
原文:注意,如果系统不需要从外系统那里得到任何结果,这个外系统就不是辅执行者,所以它出现故障会不会导致扩展的讨论是没有意义的。
中文语法纠错任务旨在对文本中存在的拼写、语法等错误进行自动检测和纠正,是自然语言处理领域一项重要的任务。同时该任务在公文、新闻和教育等领域都有着落地的应用价值。但由于中文具有的文法和句法规则比较复杂,基于深度学习的中文文本纠错在实际落地的场景中仍然具有推理速度慢、纠错准确率低和假阳性高等缺点,因此中文文本纠错任务还具有非常大的研究空间。 达观数据在CCL2022汉语学习者文本纠错评测比赛的赛道一中文拼写检查(Chinese Spelling Check)任务中取得了冠军,赛道二中文语法纠错(Chinese Grammatical Error Diagnosis)任务中获得了亚军。本文基于赛道二中文语法纠错任务的内容,对比赛过程中采用的一些方法进行分享,并介绍比赛采用的技术方案在达观智能校对系统中的应用和落地。赛道一中文拼写检查的冠军方案会在后续的文章分享。
前向纠错也叫前向纠错码(Forward Error Correction,简称FEC),是增加数据通讯可信度的方法。在单向通讯信道中,一旦错误被发现,其接收器将无权再请求传输。FEC 是利用数据进行传输冗余信息的方法,当传输中出现错误,将允许接收器再建数据。
近些年来,随着自动语音识别(ASR)技术的发展,识别准确率有了很大的提升。但是,在ASR转写结果中,仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频,仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识,甚至推理的能力。
使用zxing的好处在于方便,zxing的jar包可在Maven中央仓库找到并依赖到本地。
前段时间,基于“类付款码”的原理,通过手机二维码+人脸设备摄像头实现了IoT设备通信互联,有感兴趣的小伙伴可以私我交流一下,其中涉及了一些二维码的基础知识和底层原理,我们一起来看一下~
达观数据搜索引擎 Query自动纠错技术和架构 1 背景 如今,搜索引擎是人们的获取信息最重要的方式之一,在搜索页面小小的输入框中,只需输入几个关键字,就能找到你感兴趣问题的相关网页。搜索巨头Google,甚至已经使Google这个创造出来的单词成为动词,有问题Google一下就可以。在国内,百度也同样成为一个动词。除了通用搜索需求外,很多垂直细分领域的搜索需求也很旺盛,比如电商网站的产品搜索,文学网站的小说搜索等。面对这些需求,达观数据(www.datagrand.com)作为国内提供中文云搜索服务的
勘误中的一部分,特别是很荒谬的错误,其实是编辑自作主张修改而且未和作者沟通造成的。有心的读者如果在网上能找到我在出版前发布的“草稿”版本,对比一下就知道。
在过去的50到60年中,检错与纠错技术有了长足的发展。现今我们对检错和纠错理论有了更好的理解,并且该理论还在不断的发展。编码理论已经成为一个特殊的技术领域,主要研究检错与纠错技术及其背后的数学理论。这里我们将从应用角度讨论不同的检错与纠错技术,不过多地涉及数学细节。
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二维码(QR code)是一种用于快速读取和存储信息的矩阵式二维码符号。它是由日本Denso公司于1994年9月研制的一种条码技术,具有高效、可靠、灵活和广泛等特点。
近些年来,随着自动语音识别(ASR)技术的发展,识别准确率有了很大的提升。但是,在 ASR 转写结果中,仍然存在一些对人类来说非常明显的错误。我们并不需要听音频,仅通过观察转写的文本便可发现。对这类错误的纠正往往需要借助一些常识和语法知识,甚至推理的能力。得益于最近无监督预训练语言模型技术的发展,基于纯文本特征的纠错模型可以有效地解决这类问题。
这篇脑书继续讲整体性学习的第二部分整体性学习的技术,在《整体性学习》1里面在谈到信息进入大脑的顺序是,获取,理解,拓展,纠错和应用。这篇脑书笔记主要针对这5个步骤中除了纠错以外的其他步骤如何能够做的的更加高效。
机器之心报道 编辑:杜伟、蛋酱 谷歌 CEO 皮查伊表示,「这项新突破让我们离大规模量子计算机更近了一步。」 谷歌量子 AI 团队又取得新进展! 今日,谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊撰写博客,介绍了公司量子计算又向前迈了一大步。谷歌量子 AI 团队有史以来首次通过实验证明:可以通过增加量子比特的数量来减少错误。 我们知道,在量子计算中,量子比特是量子信息的基本单元,可以呈现出超越 0 和 1 的更丰富状态。谷歌今天的突破代表了操作量子计算机方式的重大转变 —— 不再一个一个地处理量子处理器上的物理量子比特,而
内容一览:中文文本错误的种类之一为拼写错误,本篇文章为利用 BART 预训练方法实现中文文本纠错功能的模型部署教程。
中文文本纠错是针对中文文本拼写错误进行检测与纠正的一项工作,中文的文本纠错,应用场景很多,诸如输入法纠错、输入预测、ASR 后纠错等等,例如:
在本系列前面的文章里,我们已经介绍了纠错码的基本原理和Hamming码的内容,相关内容请戳:
文本语义纠错的使用场景非常广泛,基本上只要涉及到写作就有文本纠错的需求。书籍面市前就有独立的校对的环节来保障出版之后不出现明显的问题。在新闻中我们也时不时看到因为文字审核没到位造成大乌龙的情况,包括上市公司在公开文书上把“临时大会”写成为“临死大会”,政府文件把“报效国家”写成了“报销国家”。有关文本纠错的辅助工具能给文字工作人员带来较大的便利,对审核方面的风险也大幅降低。
近年来深度学习在OCR领域取得了巨大的成功,但OCR应用中识别错误时有出现。错误的识别结果不仅难以阅读和理解,同时也降低文本的信息价值。在某些领域,如医疗行业,识别错误可能带来巨大的损失。因此如何降低OCR任务的错字率受到学术界和工业界的广泛关注。合合信息通过本文来讲解文本纠错技术帮助更多人解决业务问题。通常文本纠错的流程可以分为错误文本识别、候选词生成和候选词排序三个步骤。文本纠错方法可包括基于CTC解码和使用模型两种方式,下面分别对这两种纠错方式进行介绍。
经过生成纠错码环节,目前我们已经拥有了数据编码和其对应的纠错码。最初我们提到过,较大的 QR 二维码需要我们数据码拆成小块,而且针对每一块生成对应的纠错码。在这种情况下,数据块和纠错码必须根据 QR 二维码规范穿插放置,本篇将解释该过程。
在数字时代,文本撰写和传播变得日益重要,无论是在学校里写论文、在职场中发送邮件,还是在社交媒体上发表观点。然而,文字错误、标点符号错误、语法问题和不当的表达常常会削弱文本的质量,降低信息传达的效果。为了解决这个问题,智能文本纠错API 应运而生,它们是一类基于人工智能的工具,旨在提高文本的准确性和清晰度。
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