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編輯導語：AI在現實中的應用有很多，你有沒有想過，它還可以進行文本糾錯呢？傳統的校對既耗時又枯燥，通過AI糾錯，不僅能更快完成，還能提高準確度。那么AI“文本糾錯”背后的原理是什么呢？和我一起看看吧！

前面跟大家分享了AI開放平臺的相關內容，之后想圍繞AI應用實例這塊跟大家分享交流，這節主要講述跟NLP相關的一個應用實例——“文本糾錯”。

一、背景

雖然這幾年短視頻在內容傳播方面發展得很火，但是文稿仍然占據重要地位。而文稿傳播最重要的一點就是信息的準確性，尤其是一些有知名度的正式平臺更是會在文稿發送前進行校對修正。

傳統的人工校對工作量是非常大的，一篇5000字的文稿完成校對差不多需要1-2個小時，對于校稿人員來說既耗時又枯燥。有一家內容平臺就提出，希望我們通過AI能力提供快速校對工具，主要針對中文文稿，幫助校稿人員和編輯人員減少內容錯誤。

為了滿足該需求，我們基于NLP技術提供了文本糾錯服務。

二、關鍵技術

文本糾錯中用到的技術的前世今生在這不過多介紹了，目前文本糾錯的主流方向還是使用機器學習的方式來完成，其中需要用到的核心技術主要包括語言知識學習、上下文理解和知識計算。

• 語言知識學習：可以理解為是對語言規則等先驗知識的學習，通過學習詞法、句法等規則進行語言模型構建，例如中英文的主謂賓結構就是不一樣的。
• 上下文理解：是指分析錯誤點上下文語境和語義，從糾錯候選中選擇最合適的。尤其是中文，相同的詞匯在不同語境中往往表達不同的含義。
• 知識計算：知識計算主要包括關聯知識計算和文本理解，關聯知識主要是通過對全局知識的統計來實現糾錯，可以是局部不完整語句的補充。文本理解是通過統計理解全局句子內容，解決低頻領域知識的泛化問題。

三、產品設計

1. 應用場景

（1）用戶場景：審稿或者編輯人員輸入中文文字信息，系統自動糾錯，并給出修改建議，審稿人員對錯誤快速修訂。

（2）應用邊界：

• 支持用詞錯誤檢測，針對音近、形近的錯字和別字進行糾正
• 支持句子級錯誤檢測，主要是針對句子中出現的多字、少字等錯誤，相對難度校大。
• 支持場景類錯誤糾正，這類錯誤需要具備一些特定領域的知識才能識別糾錯，所以盡量支持。

2. 產品定位

• 產品定位：為應用工具型產品，實現中文文本自動糾錯功能。
• 用戶定位：滿足兩類B端用戶，第一類針對具備自主的文稿編輯工具，提供API服務，與現有系統進行改造融合；第二類是針對缺少文稿編輯工具的用戶，提供web頁面功能。

3. 產品業務流程

產品核心業務流程主要是產品端和算法端的交互，具體業務流程如下：

4. 產品功能設計

（1）頁面功能設計

頁面核心功能主要包括如下：支持內容上傳、內容審查、結果確認和內容下載。

主要頁面設計如下：

（2）API接口設計

包括內容糾錯請求接口和結果回調接，分別用于內容審查糾錯和結果返回，以下描述主要的輸入和輸出參數：

• 輸入：接口鑒權、文本內容、文本編碼格式等。
• 輸出：文本分析結果，包括源文本、糾錯文本、文本位置，置信度。

5. 評估指標

產品上線前，需要對產品的性能進行評估，主要包括三個指標：誤報率、召回率和處理時間。

• 誤報率：代表正確的句子被改錯的比率，等于正確句子被糾錯的個數/正確句子的個數。
• 召回率：代表錯誤的句子被全部糾正的比率，等于含有錯誤的句子被改正的數量/所有含錯誤的句子數量。
• 處理性能：代表處理多少個字符的耗時，單位是千字耗時，s/千字符。

四、結論

文本糾錯是NLP非?；A的場景應用，但是實際業務價值卻是很大的。在具體業務場景應用方面不僅可以用在在媒體編輯、電子病歷等輸入文本糾錯，還可以應用于語音搜索、客服問答等業務。

本文由@Eric_d 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載

題圖來自 Unsplash，基于CC0協議