基于插件扩展模块的领域特定中文拼写纠错研究

本研究解决了现有模型在处理领域特定文本时的局限性，提出了一种基于插件扩展模块的中文拼写纠错方法。通过设计扩展模块，学习领域特定术语的特征，从而提升了模型在特定领域的纠错能力，实验结果表明，在医疗、法律和官方文件领域中，集成扩展模块后的模型纠错性能显著提高。