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。

本文介绍了一个自我迭代的多跳程序生成框架（HopPG），用于异构知识上的多跳程序生成。该框架利用前一跳的执行结果来检索支持事实并迭代生成后续程序。在MMQA-T^2上的评估结果表明，HopPG在多跳问题上优于现有的语义解析基线模型。