智能化中文文本校对技术及在内容审核中的应用

核心问题

智能化中文文本校对技术及在内容审核中的应用，主要解决中文文本校对领域面临的多个痛点问题，包括大规模自动获取语义搭配知识的难题、字词级错误侦测效率低、高质量纠错建议生成与排序困难，以及语义层面政治性错误侦测的难题。这些问题在内容审核中尤为突出，特别是在需要高度准确性和敏感性的应用场景中，如政府文件和互联网内容监管。

解决方案

该技术成果通过构建多层次、跨领域的搭配知识库，实现了机器大规模自动获取语义搭配知识。基于“非多字词错误”思想，构建了字词级错误侦测模型，并结合语义搭配知识库和D-S证据理论，提出了语义搭配错误的判定模型。同时，提出了纠错建议生成与排序模型的构建方法，以及面向政治相关及敏感词汇的错误侦测方法，有效解决了上述痛点问题。

竞争优势

该技术成果拥有完全的自主知识产权，包括59篇论文、11项软件著作权、8项发明专利申请和1部专著，体现了其深厚的学术和技术积累。项目成果相关的软件系统已成功应用于多个重要部门和IT及互联网公司，证明了其在实际应用中的可靠性和有效性。此外，作为原始性创新成果，该技术具有显著的创新性和竞争优势，能够为用户提供更高效、准确的中文文本校对和内容审核服务，带来良好的经济效益和社会效益。