互联网的蓬勃发展催生了海量的文本内容，而其中隐藏的错误和违规信息对网络环境的纯净度构成了威胁。传统的文本纠错方法在面对网络文本的多样性和动态性时显得力不从心。因此，利用先进的自然语言处理技术来快速准确地纠正错误文本、识别违法违规内容，成为了当下的研究重点。这不仅有助于提升网络文本的质量，还能够为维护网络空间的秩序和安全提供有力支持。
在通常的文本纠错中，文本错误可分为三大类：
1 拼写错误
主要指同音字、近音字和形近字错误。比如，“形像代言人”，“像”应为“象”；“超级讨算机”，“讨”应为“计”。
2 语法错误
主要指多字、少字和乱序。比如，“我们今天来到这里里了”，多了一个里字；“你真是好个人”，这里应为“你真是个好人”。
3 知识性错误
主要是指语句表述的知识不正确，比如，“端午节是农历五月初六”，这里应为五月初五。
除以上三类错误外，在内容安全审核领域，还有一种较为普遍的错误，即拼音变形错误，将文字用拼音或拼音首字母代替，达到规避审核的目的。如“这个人真的很ws”这里用“ws”代替了“猥琐”。
在文本纠错和内容安全审核领域，匠数科技已持续深耕多年，积累了海量的数据，构建了庞大的知识图谱。同时，在文本纠错中，收集常见混淆集近万对词语，覆盖政务、新闻、娱乐媒体、微博评论等多个领域。
