本研究全面分析了中文拼写纠错（CSC）的挑战，探讨了预训练和大型语言模型的应用及其优缺点，指出现有数据集的局限性，并提出未来研究方向，特别是利用大型语言模型的推理能力提升CSC效果。

本研究探讨中文拼写纠错，提出了新方法Rephrasing Language Modeling，通过重构句子来纠正拼写错误，取得最佳表现。同时，介绍了多模态汉语拼写检查系统ReaLiSe，结合上下文和字符相似度训练模型，提升了准确率。实验验证了多种方法的有效性，推动了中文拼写检查技术的发展。

本文研究了中文拼写纠错，提出了基于重构句子的训练方法和异构知识注入框架，显著提升了拼写检查的准确性。结合多模态信息和对比学习，开发了有效的拼写检查系统，并验证了其在多个领域的优越性能。