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chinese_correct_wsd：简单的中文纠错与消歧

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简介：
Chinese_Correct_WSD是一款简洁实用的工具，专注于提升中文文本质量，集成了错误纠正和词义辨析功能，致力于优化语言表达。 这段文本描述了一种用于自动纠错的工具，该工具基于用户输入语句中的同音错误进行纠正，并依赖于从某东客服抓取的数据训练而成。可以进一步分享自己收集的数据以供他人使用来改进模型。 通过运行`./proc.py`脚本生成数据后，可以通过启动服务端（即执行`./server.py`或 `/usr/bin/python3 server.py`)，然后利用客户端脚本（如 `./client_run.py` 或者 `/usr/bin/python3 client_run.py XXX`)进行纠错测试。例如：我想买哥苹果手机 和 对京东新人度大打折扣 分别被纠正为 我想买个苹果手机 和 对京东信任度大打折扣。 此外，还提到了中文词义消歧的思路，但当前效果不佳，计划未来进一步研究。该工具使用了同义词词林（未加入库中，仅作为参考）来辅助处理。

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  • chinese_correct_wsd：简单的中文纠错与消歧
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    Chinese_Correct_WSD是一款简洁实用的工具，专注于提升中文文本质量，集成了错误纠正和词义辨析功能，致力于优化语言表达。 这段文本描述了一种用于自动纠错的工具，该工具基于用户输入语句中的同音错误进行纠正，并依赖于从某东客服抓取的数据训练而成。可以进一步分享自己收集的数据以供他人使用来改进模型。 通过运行`./proc.py`脚本生成数据后，可以通过启动服务端（即执行`./server.py`或 `/usr/bin/python3 server.py`)，然后利用客户端脚本（如 `./client_run.py` 或者 `/usr/bin/python3 client_run.py XXX`)进行纠错测试。例如：我想买哥苹果手机 和 对京东新人度大打折扣 分别被纠正为 我想买个苹果手机 和 对京东信任度大打折扣。 此外，还提到了中文词义消歧的思路，但当前效果不佳，计划未来进一步研究。该工具使用了同义词词林（未加入库中，仅作为参考）来辅助处理。
     
  • 中文版的纠错码艺术
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    《中文版的纠错码艺术》是一部深入浅出地介绍纠错编码理论与应用的专业书籍。它以清晰的语言和丰富的实例，引领读者探索信息传输中的错误检测与纠正技术，为通信、计算机科学等领域提供坚实的技术支持。 纠错编码的艺术中文第二版是纠错课程的经典之作。
     
  • PyWSD：Python中的词义消歧(WSD)实现
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    PyWSD是一款用Python编写的词义消歧（WSD）工具包，提供了一系列算法和资源来解决词汇多义性问题，在自然语言处理任务中具有广泛应用。 WS 词义歧义消除（WSD）技术的Python实现包括以下几种算法： - 莱斯克算法原始版本（Lesk, 1986） - 改编/扩展版莱斯克算法（Banerjee和Pederson，2002/2003） - 简化版莱斯克算法（包含定义、示例及超义词等信息） - 余弦相似度计算的莱斯克版本 - 最大化相似性方法 - 路径相似度（Wu-Palmer, 1994；Leacock和Chodorow，1998） - 基于信息内容的方法（Resnik, 1995；Jiang and Corath，1997；Lin，1998） PyWSD库目前仅支持Python 3版本。如果您使用的是Python 2，则应安装pywsd==1.1.7。 安装方法如下： ```shell pip install -U nltk python -m nltk.downloader popular pip install -U pywsd ``` 用法示例： ```python from pywsd.lesk import simple_lesk sent = ... result = simple_lesk(sent, word, pos=n) print(result) ```
     
  • 基于CRF与N-GRAM的中文纠错方法.zip
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    本研究提出了一种结合条件随机场（CRF）和N-Gram模型的中文文本自动纠错方法，有效提升了中文语言处理中的错误检测与纠正精度。 除了CRF+Ngram这种基于统计的纠错方法外，还有一种基于深度学习的Seq2seq模型。该模型有简单的注释，并使用了训练集和测试集数据，属于基础级别的模型。
     
  • 实体消歧（6）.pdf
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    《实体消歧》探讨了如何在文本中区分具有相同名称但代表不同实体的概念，是自然语言处理中的关键技术之一。文档深入分析了解决方案与应用案例。 赵军及其他老师的知识图谱资料可以自行下载，里面包含最新论文和详细资料。
     
  • 基于BERT的中文文本纠错系统：BERT_for_Corrector
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    BERT_for_Corrector是一款创新性的中文文本纠错工具，它采用了先进的BERT模型，能够高效准确地识别并修正文本中的语法和用词错误。该系统适用于多种语言处理场景，显著提升了文本的质量与准确性。 BERT模型具备遮罩功能的正确错误字符修正模块，在之前项目紧张的情况下未能完全上传文件，导致大家使用不便。现更新替换该模型，并已提取码hhxx提供下载。部分相关文档也已经发表，请放心使用。 请将预训练模型保存在数据文件夹下： ``` ├── 数据 │ ├── bert_config.json │ ├── config.json │ ├── pytorch_model.bin │ └── vocab.txt ├── bert_corrector.py ├── config.py ├── logger.py ├── Forecast_mask.py ├── README.md └── text_utils.py ``` 运行`bert_corrector.py`进行相关操作，命令如下： ```shell python bert_corrector.py ``` 此外，通过运行 `predict_mask.py` 可以直接观察用 `[m` 进行的修正。
     
  • PNGImage_1.564 纠错版
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    PNGImage 1.564 纠错版是一款经过优化和修复的软件工具，专门用于处理PNG图像文件。它提供了高效、准确的方式来解决与PNG格式相关的常见问题，并增强了编辑功能。 之前上传的版本如果安装了DEV组件，则在加载PNG图片时会出现错误。感谢下载的朋友指出此问题，本人自发布后未曾留意评论区，在今天偶然发现这一反馈之后向大家致歉。 在我的机器上使用XE版本进行测试时，并未需要obj文件，不过鉴于有用户指出了这一点，我已经将d7目录下的obj文件复制了一份到xe源码的相应位置中。 此修改版仅在D7和XE两个版本进行了验证。如若您是在其他版本下运行，请自行调整代码以确保兼容性。 安装指南请参考压缩包内的readme文档内容。 ----------------------------------- 针对XE版本新增的功能属性如下： - Anchors: TAnchors; 控制按钮相对于父容器的定位 - Action: TActionList; 用于与actionlist进行连接配置 - CaptionAlign: TAlignment; 设置按钮标题对齐方式 - IsDrawGradientColorFace, IsDrawFaceOnMouseOver, IsDrawFaceOnPush：上述三个属性决定是否在不同的状态下（如悬停、按下）使用渐变色填充按钮表面。 - 边框设置功能： - IsDrawBorderOnMouseOver, IsDrawBorderOnPush: 决定鼠标悬停和点击时的边框显示状态 - 渐变效果配置： - DrawOverFaceStartColor, DrawOverFaceEndColor：设定鼠标悬停状态下渐变色填充的颜色范围。 - DrawPushFaceStartColor, DrawPushFaceEndColor：设置按钮被按下时，表面颜色变化的起始和结束色调。 - 单一色彩填充选项： - DrawUniqueColorFaceOnMouseOver: 悬停状态下的单一色彩填充 - DrawUniqueFaceColorOnPush: 被点击后的单一色彩选择 边框色彩配置: - DrawBorderOnMouseOver, DrawBorderOnPush：设置鼠标悬停和按下时的边框颜色。 IsShowCaption属性控制按钮标题是否显示。 注意，所有与颜色相关的属性仅在buttonStyle设为pbsFlat或pbsNoFrame模式下生效。