【源码】基于Python的中文文本校对系统

项目简介

本项目是基于Python的中文文本校对系统，借助机器智能文本校对技术，辅助司法人员自动检测并纠正法律文书里存在的错误。系统涵盖法律文书常见的别字、冗余、缺失、乱序四种错误类型，还提供训练数据、基线模型及评测指标等资源，推动中文文本校对技术发展。

项目的主要特性和功能

1. 训练数据：提供用于训练中文文本校对模型的数据集，包含文本错误标注和对应纠正结果。
2. 基线模型：提供基于GECToR的基线模型代码，便于参赛队伍复现模型。
3. 评测指标：定义检测F1分数和纠正F1分数作为评估指标，给出最终评分计算方法。
4. 数据转换工具：提供数据转换脚本，可将原始数据转为模型训练所需格式。
5. 评测环境：提供在线评测环境，参赛队伍可提交预测结果并获取即时评测得分。

安装使用步骤

1. 准备环境：确保安装Python环境及相关库，如numpy、torch等。
2. 下载数据：通过提供的链接下载训练数据、验证集和基线模型。
3. 数据处理：使用preprocess_data.py脚本处理原始数据，转换为模型训练所需格式。
4. 模型训练：使用train.py脚本训练模型，可根据命令行参数调整训练参数。
5. 模型预测：使用predict.py脚本对新文本进行预测，得到预测结果。
6. 提交结果：将预测结果按指定格式提交到评测环境，获取评测得分。
7. 优化模型：依据评测得分和评测环境反馈，调整模型参数和训练策略，优化模型性能。

注意：使用本项目的代码和模型时，请确保遵循比赛规则，并尊重版权和知识产权。

下载地址

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