【摘 要】
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新媒体平台每天原创新闻发布量巨大，采用人工审核内容中的错别字已经不切实际。本文提出了一种基于n—gram模型与规则相结合的方法，采集上亿篇新闻文章作为训练语料，对分词后的
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新媒体平台每天原创新闻发布量巨大，采用人工审核内容中的错别字已经不切实际。本文提出了一种基于n—gram模型与规则相结合的方法，采集上亿篇新闻文章作为训练语料，对分词后的语料进行统计分析形成三元n—gram模型库，基于上下文语境构建错别字混淆集，通过最优化方法计算混淆词在目标场景中的支持度，有效实现错别字的自动检查与纠错。实验结果显示，文章查错召回率为78．9％，准确率为85．1％，具有重要的实际意叉和广泛的应用领域。
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