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以大模型 (LLM )为技术底座,从零训练,确保技术自主;具备大规模高质量数据构造能力,数据可控;支持在消费级显卡上以容器化方式实现快速部署,单节点处理千字文本仅需0.5秒,成本可控。
引入样例增强和解码增强技术提高校对效果
基础预训练模型的数据超10000亿词符,校对任务的训练数据超5000亿词符,校对训练数据规模达8000亿Token
面向母语和非母语的公开测试数据集,截至目前,在所有公开结果中文修表现效果最佳,面向专业领域公开数据集,文修能够识别并准确纠正的差错案例占比超70%
以三大类校对能力,35类细分类型为校对标准,满足出版、新闻等行业的“三审三校”的校对规范和实际业务需求,提供诸如广告法检测、常识校对等更为全面的校对服务
基于良好的训练成果,将知识图谱、时政知识库等内容转变成自身的校对能力,完成快速输出
覆盖政务部门、出版单位多个环节,以专业的校对服务,更好地解决垂直行业的问题
文修智能校对能力落地蜜度校对通:3大类,35类的错敏内容校对
文修智能校对大模型为“一带一路”互联互通提供AI校对、润色、翻译等语言智能服务,为不同文化之间的交流与融合提供支持。
根据《图书质量管理规定》,差错率不超过万分之一的图书,其编校质量属合格。出版社实行严格的“三审三校”制度,一本20万字左右的图书,用传统校对方式初审便需要数天,人工审核往往面临着很大压力,《图书编校质量差错判定和计算方法》所列举的文字、图片差错的类型便多达20项,人工审核容易出现视觉疲劳,导致一些基础错误被漏判,影响书稿质量。
文修以大模型为技术底座,通过对智能模型、数据和知识的综合处理,实现语言规律的学习和行业知识的复用,将出版行业的隐性知识转化为可复用的显性知识,进而依据出版领域的行业规范、标准和业务知识,形成文字标点差错、知识性差错、内容导向风险识别三大审核与校对类型,一本20万字的书稿,文修仅需要90s即可完成自动审校,极大地提高编辑审核的工作效率。
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