随着互联网、机器学习以及自然语言处理的发展，文本纠错技术应运而生。那么文本纠错究竟是什么？文本纠错按照笼统的说法来讲，就是文字校对，看其生产的文本内容中是不是有错误，并进行改正。而按照具体地来讲：
如按照错误的来源来分，文本纠错分为字形相近形，发音相近形以及一般错误。其中字形相近形产生的原因为图像识别不准而导致的，而发音相近形，则是由于语音识别不准，方言导致或是打字不熟练，输入法导致的。而一般错误则是由于用词不准确，不符合语境以及写作人员的问题。
按照解决方法来分的话，文本纠错有以下几种字典模板、统计模型－编辑距离以及深度学习等3种。下面我们针对其中的字典模板、统计模型－编辑距离进行介绍。
字典模板
这种方式适合用医疗等专业垂直机构。具体操作如下：通过构造一个领域的字典，这样的方式容易进行比对，从而发现错误。
统计模型－编辑距离
这种方式将输入文本与标准文本描述的文本进行编辑距离从而进行纠错。
以上就是什么是文本纠错，下面接着对文本纠错的作用进行一个分析。我们用三个行业来进行一个解读
1、政府以及行政机关。政府以及行政机关的文本数据量大，要求准确性高，并且要求零容忍的错误。而本文纠错正好可以解决这个问题，并且还对政府的公信力得到一个提升。
2、新闻以及出版领域。新闻以及出版领域每天的文本数据量超大，并且专业性强。文本的质量也直接影响作者的阅读体验，所以文本纠错对于新闻以及出版社很重要。
3、教育机构以及学校。如教师在批改毕业论文以及家长审核作业时，文本纠错就起到了非常重要的作用，既可以提高工作效率，也能提高其工作的准确度。
目前文本纠错，已经在各行各业得到广泛应用，但随着用户对文本纠错系统的要求提升，传统市场上的文本纠错系统仍不能满足一些企业现有的需求，所以说匠数科技是建立在对用户使用场景充分调研而研发的不良内容识别API云平台，面向合作伙伴提供视觉技术、自然语言处理、知识图谱等AI核心技术，助力内容生产企业智能化升级，共建开放共享的智慧业务生态。
