31、文本校对技术：现状、算法与应用

文本校对技术：现状、算法与应用

1. 文本校对概述

随着文化产业在国民经济发展中的地位日益凸显，文本信息的数量也在急剧增加。2019 年，中国大规模文化及相关产业企业实现营业收入 8.6624 万亿元，较 2018 年可比增长 7%。然而，文化产业的蓬勃发展也带来了文本错误难以避免的问题，传统的人工校对方法已无法满足日益增长的校对工作量和效率要求。

• 传统出版领域 ：近年来，出版行业业务量迅速增长且电子化程度提高，校对环节的工作量大幅增加，传统人工校对的错误率较高。例如 2013 年“出版质量保障年”，中国图书质量抽查活动检查了 2300 种图书，其中 90 种不合格，部分图书的校对错误率高达 0.0626%；2019 年，国家新闻出版署公布“质量管理 2019”专项工作质量检查结果，确定 35 种图书校对质量不合格，涉及 29 家图书出版单位。
• 自媒体领域 ：以微信自媒体为例，截至 2016 年 12 月，新兴的微信公众号平台已有 1000 万个账号。自媒体市场规模的快速增长导致互联网上文本数量激增，对文本校对的需求也不断增加。同时，由于自媒体行业的特点，任何人都可以成为文本上传者，目前自媒体运营者的写作水平参差不齐，为了紧跟新闻热点，许多自媒体文章写作周期短，作者在发布稿件前简单检查甚至不检查，导致错字、漏字、用词不当等错误频繁出现。例如一些微信公众号文章中出现“年轻产妇剩（生）下双胞胎后”“在好奇心的趋势（驱使）下”等错误，自媒体领域的文本错误频率甚至高于传统出版行业。
• 文本输入方法 ：除了键盘输入，目前使用人工智能技术实