本文提出了一种改进的噪声感知训练方法，针对嘈杂文本数据和OCR输出，通过序列对序列模型生成实证误差。利用OCR引擎训练的大型平行文本语料库，建立了真实世界噪声序列标注基准。该方法在错误序列标注数据集上优于传统技术，为未来研究提供支持，并开源相关代码和数据。

本文提出多种无界和有界线性化方法，解决了现有序列标注无法处理复杂图形表示的问题。实验结果表明，优选编码下的序列标注在效率和准确性上接近最先进技术。

本研究介绍了一种灵活可扩展的合成数据生成流程，应用于土耳其语，生成了13万句高质量平行句子。使用神经机器翻译、序列标注和前缀调参等三种基线模型，取得了良好的结果，并对领域外数据集进行了详尽实验，获得了有关所提方法的可迁移性和鲁棒性的深入见解。通过发布数据集、基线模型和合成数据生成流程，鼓励进一步研究土耳其语错误检测和纠正。

该研究提出了一种新的简历信息提取方法，建立了多语言简历解析语料库，实验结果表明该模型优于之前的方法。研究还对模型进行了消融研究和性能分析，并描述了在生产环境中部署模型的权衡。