AI应用实例分析——文本纠错

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2023-07-05 05:06:28

背景

虽然这几年短视频在内容传播方面发展得很火，但是文稿仍然占据重要地位。而文稿传播最重要的一点就是信息的准确性，尤其是一些有知名度的正式平台更是会在文稿发送前进行校对修正。传统的人工校对工作量是非常大的，一篇5000字的文稿完成校对差不多需要1-2个小时，对于校稿人员来说既耗时又枯燥。有一家内容平台就提出，希望我们通过AI能力提供快速校对工具，主要针对中文文稿，帮助校稿人员和编辑人员减少内容错误。为了满足该需求，我们基于NLP技术提供了文本纠错服务。

关键技术

文本纠错中用到的技术的前世今生在这不过多介绍了，目前文本纠错的主流方向还是使用机器学习的方式来完成，其中需要用到的核心技术主要包括语言知识学习、上下文理解和知识计算。

产品设计

应用场景

用户场景：审稿或者编辑人员输入中文文字信息，系统自动纠错，并给出修改建议，审稿人员对错误快速修订。应用边界：支持用词错误检测，针对音近、形近的错字和别字进行纠正支持句子级错误检测，主要是针对句子中出现的多字、少字等错误，相对难度校大。支持场景类错误纠正，这类错误需要具备一些特定领域的知识才能识别纠错，所以尽量支持。

产品定位

产品定位：为应用工具型产品，实现中文文本自动纠错功能。用户定位：满足两类B端用户，第一类针对具备自主的文稿编辑工具，提供API服务，与现有系统进行改造融合；第二类是针对缺少文稿编辑工具的用户，提供web页面功能。

产品业务流程

产品核心业务流程主要是产品端和算法端的交互，具体业务流程如下：

产品功能设计

页面核心功能主要包括支持内容上传、内容审查、结果确认和内容下载。主要页面设计如下：API接口包括内容纠错请求接口和结果回调接，分别用于内容审查纠错和结果返回。

评估指标

产品上线前，需要对产品的性能进行评估，主要包括三个指标：误报率、召回率和处理时间。

结论

文本纠错是NLP非常基础的场景应用，但是实际业务价值却是很大的。在具体业务场景应用方面不仅可以用在在媒体编辑、电子病历等输入文本纠错，还可以应用于语音搜索、客服问答等业务。

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