功能介绍

基于树模型和神经网络模型识别文本中有错误的片段,进行错误提示并给出正确的建议文本内容

使用方式背景图

技术特色

  • 识别精度高

    结合了树模型和神经网络模型各自的优势,在保证纠错精度的同时,提高了识别准确率。

  • 多样化数据的积累

    不仅包含了常见的同音字、易混字等纠错数据,同时也积累了ASR语音识别容易识别错误的平卷舌、多音字等纠错数据。

  • 稳定性强

    基于多种场景下的纠错数据训练样本,保证了算法在复杂多变的场景下的稳定性。

应用场景

  • 写作辅导

    整合多方资源,为语义搜索提供知识基础,并可以对搜索实体进行全方位的介绍。

  • 搜索纠错

    用户在搜索时会出现输入错误的情况,通过文本纠错模块可以自动纠正用户搜索的query,提供更符合用户意图的搜索结果。

  • 语音识别纠错

    在对话管理系统中嵌入文本纠错模块,可以自动修正语音识别过程中出现的错别字,有效的提高语音识别准确率,提升用户体验。