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本发明实施例提供了一种基于检索和多阶段的中文文本校对方法、系统及设备，该方法包括输入纠错文本，在数据库中寻找与纠错文本最相似的文本，并将最相似文本和所述纠错文本进行拼接，得到拼接文本；对所述拼接文本进行拼写纠正；对拼写纠正后的文本进行基于序列到编辑的语法纠正得到修改结果一；将所述修改结果一和纠错文本基于序列到序列的语法纠正通过设置阈值范围得到的修改结果二进行困惑度比较；将困惑度低的修改结果作为最后的修改结果。本发明能有效提升系统的鲁棒性，在改善多种类型文本错误的同时提升检测错误和纠正错误的准确率。

本发明公开了一种中文拼写纠错方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能领域，方法包括：将出错概率超过预设出错概率阈值的字判定为错别字；使用自然语言处理技术对遮罩位置进行预测，得到候选字集合；从混淆集中选择形近音近字添加到所述候选字集合中，依据形近分数与音近分数对候选字集合进行过滤；构建替换概率的有向图网络，使用图神经网络对有向图网络进行迭代学习，得到最优的替换概率图；基于所述形近分数、音近分数及替换概率图进行多轮排序，并在每轮排序时对所述候选字集合进行筛选，使用最终保留的候选字替换对应的错别字。本发明对中文句子进行检错和纠错，对候选字结果进行评估与排序，纠错结果更加稳定和准确。

本发明公开了一种中文拼写纠错方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能领域，方法包括：将出错概率超过预设出错概率阈值的字判定为错别字；使用自然语言处理技术对遮罩位置进行预测，得到候选字集合；从混淆集中选择形近音近字添加到所述候选字集合中，依据形近分数与音近分数对候选字集合进行过滤；构建替换概率的有向图网络，使用图神经网络对有向图网络进行迭代学习，得到最优的替换概率图；基于所述形近分数、音近分数及替换概率图进行多轮排序，并在每轮排序时对所述候选字集合进行筛选，使用最终保留的候选字替换对应的错别字。本发明对中文句子进行检错和纠错，对候选字结果进行评估与排序，纠错结果更加稳定和准确。

本申请适用于文本处理、智能决策技术领域，提供一种文本标点纠正方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取目标文本内容，所述目标文本内容为用户输入的需要进行标点纠正处理的文本内容；分别采用预先配置的错误检测规则引擎以及预先训练好的错误检测模型对所述目标文本内容进行标点错误检测，对应获得第一检测结果和第二检测结果；通过将所述第一检测结果与所述第二检测结果进行比对合并，获取与所述目标文本内容对应的错误标点列表，根据所述错误标点列表对所述目标文本内容进行标点纠正处理。该方法通过融合规则引擎和深度学习模型两种方式来对目标文本内容中的标点进行错误检测和纠正处理，适用性强、准确性高。

本发明涉及人工智能技术，可应用于智慧城市领域中，揭露了一种智能化文本纠错方法，包括：利用未标记文本集对原始文本纠错模型进行非监督训练得到初级文本纠错模型，利用已标记文本集对所述初级文本纠错模型进行监督训练得到标准文本纠错模型，对纠错文本执行文本遮蔽操作得到已遮蔽文本，将所述已遮蔽文本输入至所述标准文本纠错模型中，得到预测文本及所述预测文本的预测概率值，在所述预测文本与所述待纠错文本不相同且所述预测概率值大于所述预设概率值时，根据所述预测文本对所述待纠错文本进行文本纠错。本发明还提出一种智能化文本纠错装置、电子设备以及一种计算机可读存储介质。本发明可以解决在不过度消耗人工和计算机资源的前提下提高文本纠错效果的问题。此外，本发明还涉及区块链技术，所述文本、文本集可存储于区块链中。

本申请涉及一种文本信息纠错方法，所述方法包括：获取音频信息对应的文本信息，将所述文本信息转化为第一拼音列表；根据所述第一拼音列表中的多个拼音首字母在字典树中查找是否存在所述多个拼音首字母对应的第二词语列表；当存在所述多个拼音首字母对应的第二词语列表时，在所述文本信息中查找所述多个拼音首字母对应的字符串；在所述第二词语列表中选择所述字符串对应的词语，将所述词语对相应的字符串进行纠错，得到纠错后的文本信息。采用本方法能够提高文本信息的准确性，从而提高语音识别的准确性。