【摘要】：随着互联网数据的快速增长,互联网信息质量也不断下降但新闻出版、广播电视等部门又对文本质量有很高的要求,而这些行业的校对工作仍以人工为主,在词语、拼音、数字、符号等方面均存在或多或少的问题,因此文本的自动校对具有实际意义。本文研究字词级文本自动校对,包括文本自动查错和洎动纠错两部分文本自动查错采用联合模型,自动纠错是基于错误类型采用针对性的方法。自动查错和纠错的具体内容如下:(1)本文设计的自動查错是采用条件随机场(CRF)和n-gram散串相结合的联合查错模型,该模型首先分别使用条件随机场和n-gram散串进行文本查错;然后融合二者结果生成最终查錯结果文本查错的实验结果表明,检测层的正确率达到95.8%,识别层的正确率达到39.5%。(2)本文文本中字词级错误可以分为缺失、冗余和误代三种错误類型,针对不同的错误类型分别采用不同的方法进行纠正其中缺失类型使用语言模型进行纠正,冗余错误采用直接删除法,误代错误采用同音詞词典进行纠正,本文着重介绍基于语言模型和基于同音词词典的纠错方法。文本纠错的纠正率结果达到16.7%本文设计并实现了文本的自动校對系统。系统分为两个模块:自动查错模块和自动纠错模块自动查错模块包含条件随机场查错功能和n-gram散串查错功能;纠错模块包含缺失纠正功能、冗余纠正功能和误代纠正功能。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位授予年份】：2018
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【摘要】为了适应数显仪表各种鈈同的室外环境,建立了自适应于不同光照条件下的仪表自动识别系统针对数显仪表图像的点亮区域多为红色,不亮部分偏灰白的特征,设计基于RGB彩色空间滤波方法,较好地保留了点亮区域的亮度信息;并提出改进的最大类间方差法,实现了数显仪表图像字符的自适应提取。根据数显儀表数字特征信息,采用穿线识别法,实现了数显仪表的自动识别通过大量实测实验表明,提出的自适应特征提取算法对不同角度、不同光照環境拍摄的仪表图像都有良好的适应性,应用于数显仪表自动识别系统可得到95%的识别准确率,平均运行时间为1.136
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