nlp 中文文本纠错_基于自然语言处理的病历文本自动纠错技术
一. 背景和意义电子病历文本是医生对病人病情的文字性描述,一般是医生通过手工输入电子病历系统的。难免存在错字、漏字、错标点等问题。据初步统计,电子病历中的错误率大约为每百万字符15-50处。这些错误对后期的解读和数据分析埋下隐患。在nlp领域中文本纠错由于没有特别成熟的方法,而且用到的知识点比较繁琐,真正的应用到工业界还要考虑实际成本和效率。常见纠错内容如下所示:-谐音错别字:行走瓶稳...