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基于BERT的中文拼写纠错方法的研究

一、引言

随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）技术得到了广泛的应用。其中，拼写纠错作为自然语言处理的一个重要方向，对于提高文本质量和可读性具有重要意义。近年来，基于深度学习的拼写纠错方法取得了显著的进展，特别是基于BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型的方法在各种语言中表现出色。本文将研究基于BERT的中文拼写纠错方法，以期为中文文本处理提供更加准确和高效的工具。

二、BERT模型概述

BERT模型是一种基于Transformer的深度学习模型，通过预训练

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