






文本审核方法以及装置,其中所述文本审核方法包括:获取待审核文本,确定待审核文本的业务维度;基于业务维度对待审核文本中包含的关键词进行标注,获得与业务维度相关联的业务关键词集合;计算业务关键词集合中包含的业务关键词在待审核文本中的词优化参数;根据词优化参数对业务关键词集合中包含的业务关键词进行筛选,获得优选关键词集合;将优选关键词集合中包含的每个业务关键词进行向量化处理,核对---服务,根据向量化处理结果获得向量特征;将向量特征输入至审核模型,对待审核文本进行审核,获得审核模型输出的待审核文本的审核结果.通过文本审核方法,提高了对业务维度对应的待审核文本审核的准确性,智能核对---服务,并且提高了审核效率.
日常生活中,自动核对---服务,我们经常会在---等社交工具、公众号文章、甚至---稿件中发现许多拼写、语法、标点等错误;经过初步统计:在---等---领域中,文本敏感和出错概率在2%左右;在语音识别领域中,出错率高可达8-10%;而在某保险问答领域中,用户提问出错率在去重后仍---9%。文本纠错作为自然语言处理基础的模块,是实现中文语句自动检查、自动纠错的一项重要技术,其目的是提高语言的正确性的同时减少人工校验成本,其重要程度---。

信息抽取是将嵌入在文本中的非结构化信息提取并转换为结构化数据的过程,从自然语言构成的语料中提取出命名实体之间的关系,是一种基于命名实体识别更深层次的研究。信息抽取的主要过程有三步:首先对非结构化的数据进行自动化处理,其次是针对性的抽取文本信息,然后对抽取的信息进行结构化表示。信息抽取基本的工作是命名实体识别,而中心在于对实体关系的抽取。

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