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中文文本自動校對應用與研究

作者：張芙蓉|責編:胡小鋒
出版社：中南大學
ISBN：9787548763789

出版日期：2025/09/01
裝幀：平裝
頁數：190

人民幣：RMB 78 元售價：元

內容大鋼

本書首先以出版單位的視角調查中文文本自動校對產品的應用現狀，梳理出版單位自動校對的技術要求與痛點，總結現有的自動校對技術的瓶頸。圍繞出版單位文本自動校對的現實需求和自動校對技術研發難點，對中文文本自動校對技術進行系統研究。本書主要包括中文文本校對技術應用現狀、文本校對技術國內外研究現狀、中文文本錯誤分析與資源構建、中文文本語義分析、深度學習相關理論及技術、基於深度學習的中文文本自動校對。

作者介紹

張芙蓉|責編:胡小鋒

第1章  中文文本自動校對概論
  1.1  中文文本自動校對技術基本概念
    1.1.1  文本校對
    1.1.2  文本自動校對
    1.1.3  中文文本自動校對在自然語言處理中的層級定位
  1.2  中文文本自動校對技術的研究背景及意義
    1.2.1  研究背景
    1.2.2  研究意義
  1.3  中文文本自動校對技術的應用領域
    1.3.1  新聞出版
    1.3.2  智能搜索引擎
    1.3.3  智能寫作
    1.3.4  公檢系統
    1.3.5  教育領域
    1.3.6  社交媒體與內容平台
第2章  中文文本自動校對產品應用分析
  2.1  出版業亟須文本自動校對技術的支撐
    2.1.1  我國出版業發展規模與趨勢
    2.1.2  國家對於出版物質量管理相關規定
    2.1.3  中文文本編校質量檢測的相關指標要求
    2.1.4  出版界對於中文文本自動校對產品的現實需求
    2.1.5  出版界對中文文本自動校對的應用歷程
  2.2  出版界常用中文文本自動校對產品及應用
    2.2.1  黑馬校對
    2.2.2  方正智能審校
    2.2.3  其他小眾產品
    2.2.4  新興的智能校對大模型
  2.3  現有中文文本自動校對產品的局限性
    2.3.1  整體報錯率高
    2.3.2  對圖表、公式及版式的校對能力弱
    2.3.3  領域適應性不足
    2.3.4  語義校對能力弱
    2.3.5  數據和模型的限制
  2.4  智能時代帶來中文文本自動校對的新變化
    2.4.1  數字出版對中文文本校對提出的新要求
    2.4.2  出版界編輯對自動校對工具的新願景
    2.4.3  出版新生態對編輯提出了更高要求
  2.5  本章小結
第3章  文本自動校對技術國內外研究綜述
  3.1  英文文本自動校對技術
    3.1.1  英文文本中的錯誤類型分析及其自動校對方法
    3.1.2  英文文本自動校對研究現狀
    3.1.3  英文文本自動校對的關鍵技術
    3.1.4  英文文本自動校對與中文文本自動校對的區別
  3.2  中文文本自動校對研究現狀
    3.2.1  中文文本自動校對研究發展歷程
    3.2.2  中文文本自動校對方法研究
    3.2.3  中文文本自動校對測試數據與語言模型
    3.2.4  自動校對演算法性能評價指標
  3.3  中文文本自動校對關鍵技術

    3.3.1  語言模型的構建
    3.3.2  中文分詞與未登錄詞識別
    3.3.3  詞義消歧與語義校對
    3.3.4  語料庫與知識庫
    3.3.5  中文文本自動校對技術的難題
  3.4  中文文本自動校對的未來發展方向
    3.4.1  大規模語料庫、知識庫、測評數據集的構建
    3.4.2  中文文本自動校對的新方法
    3.4.3  語義級中文文本自動校對的研究
第4章  中文文本高頻差錯類型解析與資源
  4.1  中文文本差錯來源載體類型分析
    4.1.1  圖書、報紙、期刊等有形出版物中的中文文本差錯
    4.1.2  電子出版物中的中文文本差錯
    4.1.3  自媒體中出現的中文文本差錯
  4.2  出版產品編校質量檢查中的主要計錯調查
    4.2.1  圖書編校質量檢查計錯類型
    4.2.2  期刊編校質量檢查計錯類型
    4.2.3  報紙編校質量檢查計錯類型
  4.3  中文文本高頻差錯類型解析
    4.3.1  字錯
    4.3.2  詞錯
  4.4  中文文本自動校對數據資源
    4.4.1  語料庫
    4.4.2  知識庫
    4.4.3  數據集
第5章  深度學習與自然語言處理
  5.1  深度學習技術
    5.1.1  深度學習基本概念
    5.1.2  深度學習的發展歷程
    5.1.3  深度學習的典型演算法
    5.1.4  深度學習的應用場景
  5.2  自然語言處理技術
    5.2.1  自然語言處理的任務層次
    5.2.2  自然語言處理的發展歷程
    5.2.3  自然語言處理的典型應用場景
  5.3  基於深度學習的自然語言處理
    5.3.1  深度學習在自然語言處理中的優勢
    5.3.2  深度學習在自然語言處理(NLP)領域的成功應用
    5.3.3  基於深度學習的NLP前沿研究
第6章  中文文本語義校對技術
  6.1  中文文本語義差錯
    6.1.1  中文文本語義差錯分類
    6.1.2  中文文本語義差錯的產生原因
    6.1.3  語義差錯檢測與修正方法
  6.2  中文文本語義校對概述
    6.2.1  中文文本語義校對核心任務
    6.2.2  中文文本語義校對技術實現
    6.2.3  中文文本語義校對的典型應用場景
    6.2.4  中文文本語義校對難點
  6.3  中文文本語義校對關鍵技術

    6.3.1  框架
    6.3.2  模型
    6.3.3  系統實現
    6.3.4  應用場景差異
  6.4  中文文本語義校對的挑戰與展望
    6.4.1  中文文本語義校對的挑戰
    6.4.2  大語言模型的發展對中文文本語義校對的助益
    6.4.3  中文文本語義校對技術的未來發展
第7章  基於深度學習的中文文本自動校對
  7.1  深度學習應用於自動校對的優勢及其關鍵問題
    7.1.1  中文文本自動校對面臨的關鍵挑戰
    7.1.2  深度學習應用於中文文本自動校對的優勢
    7.1.3  基於深度學習的中文文本自動校對關鍵問題
  7.2  自動校對領域應用效果較好的深度學習模型
    7.2.1  Transformer
    7.2.2  BERT
  7.3  基於深度學習的中文文本自動校對方法
    7.3.1  基於深度學習的中文文本自動校對模型構建
    7.3.2  模型訓練與參數調整
    7.3.3  實驗與評估
    7.3.4  應用效果與用戶反饋
  7.4  結論與展望
    7.4.1  研究結論
    7.4.2  未來展望
第8章  大語言模型推動中文文本自動校對智能化發展
  8.1  大語言模型概述
    8.1.1  大語言模型的發展歷程
    8.1.2  大語言模型的技術原理
    8.1.3  大語言模型的應用特點
    8.1.4  大語言模型與深度學習的關係
  8.2  大語言模型驅動中文文本自動校對智能化發展
    8.2.1  大語言模型驅動中文文本自動校對的優化機制
    8.2.2  基於大語言模型的中文文本自動校對的優勢分析
    8.2.3  大語言模型為中文文本自動校對帶來的技術升級
  8.3  大語言模型下中文文本自動校對面臨挑戰
    8.3.1  模型局限性
    8.3.2  中文語言的複雜性
    8.3.3  領域適應與評估挑戰
    8.3.4  數據質量與隱私
  8.4  基於大語言模型的中文文本自動校對方法設計
    8.4.1  模型選擇
    8.4.2  模型定製與微調
    8.4.3  校對策略與流程設計
    8.4.4  輔助技術融合
    8.4.5  實證研究與分析
    8.4.6  準確性評估
    8.4.7  效率評估
  8.5  結論與展望
    8.5.1  研究總結
    8.5.2  未來展望

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