1、语料准备阶段
语料清洗：过滤包含乱码、广告等低质量文本。
难度分级：按错误密度与专业度划分文本处理等级。
样本增强：通过添加可控噪声构建鲁棒性测试集。
2、标注体系建设
错误类型标签：区分拼写、语法、格式等错误类别。
转写依据标注：记录每个修正决策的语言学依据。
多维度评估：设置正确率、召回率、流畅度等质量指标。
3、模型优化阶段
预训练微调：基于BERT等模型构建文本纠错专用网络。
对抗训练：生成易混淆错误样本提升模型辨别力。
增量学习：持续吸收新出现的网络用语与专业术语。
信息来源：网易伏羲
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