对于非常用词的误判 about pycorrector HOT 3 CLOSED

1. 语言模型是根据中文维基百科及人民日报数据训练得到的，对于该模型来说，人名、公司名、地名信息是未登录词，因此会有很大概率把这部分词认为是疑似错词。
2. 解决思路：几点建议：

• a）使用对人名、公司名、地名识别效果较好的CRF模型，把这类专名识别出来，并过滤掉。
• b) 对于领域内的纠错场景，如商标侵权保护、语音识别纠错，添加原体词表，只识别原体词表的错误情况，其他不考虑，可以对准确率及效率有比较大的提升。
• c) 使用带序列特征的rnn类深度模型处理，模型本身会学到词语的语义表示，对于监督模型来讲，人名类的专名本身错别字较少。这类模型效果应该不错，但我这类数据量有限，未做实验进行效果比对。

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谢谢！
关于第二个建议，原体词表具体指的是什么？能举个例子么？

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比如保护的商标品牌词库。

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