Авто исправление ошибок: Проверка и исправление ошибок в тексте онлайн

Содержание

Проверка орфографии и пунктуации онлайн, проверка правописания в тексте

Проверка орфографии онлайн, проверка пунктуации от Text.ru находит все ошибки

Сервис проверки орфографии и пунктуации онлайн — это уникальный бесплатный сервис поиска ошибок и опечаток.

Эффективный алгоритм Text.ru находит множество ошибок, среди которых:

  • непарные скобки и апострофы;
  • две запятые или точки подряд;
  • выделение запятыми вводных слов;
  • ошибки в согласовании;
  • грамматические и логические ошибки;
  • опечатки;
  • лишние пробелы;
  • повтор слов;
  • строчная буква в начале предложения;
  • правописание через дефис;
  • и многое другое.

На нашем сервисе вы сможете не только узнать уникальность текста, но и проверить его орфографию и пунктуацию. При проверке текста можно так же легко избавиться и от опечаток, которые не всегда заметны при быстром наборе. При использовании данного сервиса вы будете уверены в качестве текста.

Проверка текста на ошибки онлайн, исправление ошибок в тексте от Text.ru

Исправление ошибок в тексте онлайн, проверка орфографии и пунктуации позволят проверить грамотность текста.

Проверка ошибок онлайн поможет найти ошибки и опечатки в тексте. Проверка текста на ошибки пригодится при анализе любого текста, если вы хотите проверить его качество и найти имеющиеся ошибки. Если же у вас возникают трудности в первую очередь с пунктуацией, а не с орфографией, оцените возможность проверки запятых. Сервис укажет на проблемные места, где были найдены лишние или отсутствующие знаки препинания, например, несколько запятых подряд или непарные скобки.

Одной из ключевых особенностей бесплатной проверки на ошибки на Text.ru является возможность исправить их прямо в тексте. Алгоритм проверки прост.

  • Вставьте нужный текст в окно проверки орфографии и пунктуации.
  • Нажмите на кнопку «Проверить на ошибки».
  • Обратите внимание на подсвеченные контрастным цветом места и количество найденных ошибок под полем проверки.
  • Нажмите на выделенное слово и выберите верный вариант написания из открывшегося списка.

Если вы цените свое время, рекомендуем проверить орфографию и пунктуацию онлайн на Text.ru и оценить преимущества самостоятельно.

Проверка правописания текста доступна через API. Подробнее в API-проверке.

Проверка орфографии онлайн, проверить правописание пунктуации текста

Онлайн проверка орфографии Advego — это сервис по проверке текста на ошибки. Оценивайте грамотность и правописание статей бесплатно! Мультиязычная проверка ошибок в тексте орфо онлайн! Корректировка текста онлайн — ваш инструмент и ежедневный помощник!

Проверьте грамотность текста онлайн, чтобы исправить все орфографические ошибки. Сервис проверки правописания Адвего работает на 20 языках совершенно бесплатно и без регистрации.

Какие ошибки исправляет проверка орфографии и корректор текста?

  • Орфографические ошибки — несовпадение с мультиязычным словарем.
  • Опечатки, пропущенные или лишние буквы.
  • Пропущенные пробелы между словами.
  • Грамматические и морфологические ошибки

Разместите текст в поле «Текст» и нажмите кнопку «Проверить» — система покажет найденные предположительные ошибки и выделит их в тексте подчеркиванием и цветом.

На каком языке проверяется правописание и ошибки?

По умолчанию грамотность текста анализируется на русском языке.

Для проверки орфографии на другом языке выберите его из выпадающего меню: английский, немецкий, испанский, французский, китайский, украинский, японский, португальский, польский, итальянский, турецкий, арабский, вьетнамский, корейский, урду, персидский, хинди, голландский, финский.

Пример отчета проверки орфографии и грамматики онлайн

Какой объем текста можно проверить на орфографию?

Максимальный объем текста для одной проверки — 100 000 символов с пробелами. Чтобы проверить статью или документ большего размера, разбейте его на фрагменты и проверьте их по очереди.

Вы можете проверить неограниченное количество текстов бесплатно и без регистрации во время коррекции.

Проверка пунктуации онлайн — исправление ошибок в тексте от Адвего

Сервис Адвего поможет не только найти плагиат онлайн бесплатно и определить уникальность текста, но и сможет провести проверку пунктуации с указанием опечаток в знаках препинания и указать наличие орфографических ошибок онлайн.

Адвего рекомендует проверить орфографию и пунктуацию онлайн на русском, украинском, английском и еще более чем 20 языках в своем качественном мультиязычном сервисе орфо онлайн!

Программы для исправления ошибок в тексте

Никто не застрахован от допущения разного рода ошибок при написании текста. При этом каждый рано или поздно сталкивается с ситуацией, когда требуется создать грамотный текстовый документ для официальных целей. Специально для помощи при выполнении этой задачи существует ряд программ, о которых и будет рассказано в этой статье.

Key Switcher

Key Switcher — удобный и многофункциональный инструмент, предназначенный для выявления и автоматического исправления разного рода ошибок при наборе текста в любой программе, которая в принципе имеет поле ввода. Это приложение работает скрыто, и может распознать более 80 разных языков и наречий. В списке ее функций также присутствует функция распознавания неправильно включенной раскладки и ее автоматическое изменение. Благодаря «Хранилищу паролей» не нужно будет переживать о том, что во время ввода приложение переключит раскладку, и он окажется неверным.

В завершение хочется упомянуть и о наличии функции «Автозамена», благодаря которой можно настроить автоматическую замену различных сокращений на нужный вариант. Правда, пользователю для этого понадобится предварительно пополнить эту базу собственными словами. Так, например, можно не переключать раскладку для ввода «P.S.», а писать «зы», после чего Key Switcher автоматически выполнит замену. Это касается любых других замен, аналогичных этой.

Скачать Key Switcher

Punto Switcher

Punto Switcher — программа, которая очень схожа по функциональности с предыдущим вариантом. Она так же скрыта в трее и работает в фоновом режиме, не завися от конкретного текстового редактора. Кроме того, Пунто Свитчер может автоматически изменять раскладку клавиатуры или поправлять пользователя, когда тот сделает опечатку в слове. Ключевыми особенностями стали транслитерация, замена цифр на текст и смена регистра правописания. Punto Switcher также предоставляет функция сохранения паролей и шаблонных текстов.

Что касается самого исправления ошибок, то здесь есть как общие правила (типа исправления аббревиатур, двух заглавных букв в начале слова), так и заложенный в базу словарь. Как и в предыдущем софте, здесь имеется «Автозамена», упрощающая набор часто употребляемых оборотов (к примеру, набор «чтд» автоматически заменится на «что и требовалось доказать») и частей предложения, требующих разной раскладки. Дополнительно тут можно настроить программы-исключения, внутри которых Пунто Свитчер не будет срабатывать, а также включить ведение дневника (сохранение набранных текстов в любых приложениях), что поможет избежать потери важных писем и документов.

Скачать Punto Switcher

LanguageTool

LanguageTool отличается от других указанных в этой статье программ в первую очередь тем, что она предназначена для проверки правописания уже созданного текста, который был скопирован в буфер обмена. Содержит в себе правила правописания для более чем сорока языков, что в свою очередь позволяет выполнять качественную проверку. Если же юзер заметит отсутствие какого-либо правила, LanguageTool предоставляет возможность загрузить его.

Главной ее особенностью является поддержка N-грамм, которые рассчитывают вероятность повторения слов и словосочетаний. Сюда также следует добавить наличие морфологического разбора проверяемого текста. Приятно и то, что софт постоянно обновляется, улучшая словари, что обеспечивает грамотное написание не только на родном языке, но и на каком-то из иностранных. К слову, LanguageTool можно установить не только как отдельную программу, но и в качестве надстройки для текстового редактора Microsoft Word, Libre Office, Open Office, Google Docs, расширения для Google Chrome и Mozilla Firefox. Из недостатков следует указать большой размер дистрибутива (более 150 МБ) и необходимость установки Java для работы.

Скачать LanguageTool

AfterScan Express

AfterScan Express создана с целью автоматического исправления ошибок, которые были допущены во время распознавания сканированного текста сторонним софтом. Она предлагает пользователю несколько вариантов редактирования, предоставляет отчет о проделанной работе и позволяет выполнить окончательное исправление. Сам процесс OCR-сканирования настраиваемый и состоит из трех шагов. По ходу дела можно управлять незнакомыми словами, убирать пунктуацию, отступы, «мусор» в соответствии с нормами типографии. Полученный результат дополнительно можно откорректировать: незнакомые слова выделены красным цветом, и для каждого из них предлагаются возможные замены, вставлять которые можно предложенной горячей клавишей.

Дополнительно имеется «Переформатирование», по итогам которого будут убраны жесткие переносы строки, сами строки склеятся, уберутся лишние пробелы и исправятся другие параметры. Настройку переформатирования юзер осуществляет под свои нужды. Поддерживается пакетная обработка текстов, создание собственного словаря. Программа платная, и приобретая лицензию, пользователь получает дополнительные функции. В их список входит пакетная обработка документов, пользовательский словарь и возможность защиты файла от редактирования.

Скачать AfterScan Express

Orfo Switcher

Orfo Switcher — это еще одна программа, которая предназначена для автоматического редактирования текста в момент его написания. Она полностью бесплатная, не привязана к конкретному редактору и после установки размещается в системном трее. ПО выполняет автоматическое переключение раскладки клавиатуры и предлагает варианты исправления неправильно написанных слов. Orfo Switcher также предоставляет пользователю возможность составления словарей неограниченного объема, которые содержат слова-исключения (например, пароли) и сочетания букв, обязательные к смене раскладки клавиатуры. Как и в другом аналогичном софте, тут можно внести определенные приложения в исключения, чтобы внутри них не происходила проверка ввода текста.

Скачать Orfo Switcher

Spell Checker

Это небольшое и удобное ПО моментально предупреждает пользователя о допущенной им опечатке в слове. Оно также может визуально отображать текст, который был скопирован в буфер обмена, при этом есть расширенные настройки визуализации. Но при этом функциональность Spell Checker распространяется только на англо- и русскоязычные слова.

Среди дополнительных функций предлагается возможность указания, в каких процессах программа должна работать, а в каких — нет. Дополнительно доступна загрузка словарей. Главным недостатком Спел Чекер является то, что после ее установки нужно дополнительно загрузить словарь для работы.

Скачать Spell Checker

ОРФО

Последней в списке будет не совсем программа — ОРФО представляет собой надстройку для текстового процессора Microsoft Word. Все те, кто привык создавать документы в этом приложении, но оказался не удовлетворен базовыми правилами проверки правописания, оценят возможности ОРФО. Она занимается не только грамматической, но и стилистической проверкой, используя более 40 групп правил и 23 тысяч шаблонов, что обеспечивает проверку на разных уровнях: строгая, деловая или обычная переписка. К каждой найденной ошибке есть описание и пояснение, почему нужно применить то или иное исправление. Помимо этого, здесь можно расставлять переносы в соответствии с газетной и книжной стилистикой. Функция «Тезаурус» обеспечивает поиск и устранение тавтологии (повторения слов) путем поиска подходящих по смыслу синонимов. Для этих целей в программе есть словарь с более чем 60 000 слов, часть из которых является синонимами, антонимами и родственными.

ОРФО состоит сразу из нескольких словарей, что вкупе обеспечивает максимально качественную проверку слов, грамматики. Поддерживается удобная замена конкретного слова во всех его словоформах, отображение всех доступных форм интересующего слова. Сразу стоит отметить, что расширение платное, но этот тот случай, когда софт действительно стоит своих денег. Для работы с ним вам требуется установленный Word 2016 и выше, а сама программа подбирается не только исходя из своей версии (есть несколько комплектов: Профессиональная, Профессиональная Плюс, Максимальная, 2 версии для Mac OS), но и в соответствии с разрядностью самого Ворд (32/64 бит). Сейчас разработчик готовит крупное обновление и, несмотря на то, что сайт выглядит заброшенным, техническая поддержка по email продолжает активно работать.

Перейти на официальный сайт ОРФО

В этой статье описаны программы для проверки орфографии и пунктуации, которые избавят юзера от неграмотно написанных текстов. Установив любую из них, можно быть уверенным в том, что любое напечатанное слово будет правильным, а предложения будут соответствовать правилам правописания. Однако не стоит забывать и о том, что даже самое умное программное обеспечение не сможет отыскать абсолютно всех ошибок любого уровня сложности, поэтому не ленитесь перечитывать свои тексты и уточнять спорные моменты вручную. Дополнительно отметим, что практически популярные текстовые редакторы имеют встроенную функцию проверки орфографии и пунктуации, а также существуют разнообразные онлайн-сервисы, проверяющие не хуже, чем многие перечисленные в материале приложения.

Читайте также:
Текстовые редакторы для Windows / Linux
Проверка правописания онлайн

Мы рады, что смогли помочь Вам в решении проблемы.
Опишите, что у вас не получилось. Наши специалисты постараются ответить максимально быстро.
Помогла ли вам эта статья?
ДА НЕТ

Как включить проверку орфографии в Ворде

 При написании статьи текстовый редактор Ворд подчеркивает слова, тем самым указывая грамматические или пунктуационные ошибки. Если слово написано с ошибкой и уже существует в словаре программы, то будет произведена замена слова (в случае, если включена автозамена). Встречаются случаи, когда нужно проверить орфографию в Ворде, а автозамена не включена и программа вовсе не подчеркивает слова с допущенными ошибками. В таком случае, рассмотрим, как проверить документ на ошибки в словах и в пунктуации.

Настройка автоматической проверки текста

Чтобы места с орфографическими и грамматическими ошибками подчеркивались автоматически, нужно:

  1. Перейти во вкладку «Файл» и нажать на «Параметры»;
  2. В левой панели нового окна выбрать «Правописание»;
  3. В области «При исправлении правописания Word»  проставить галочки в окнах «Проверять орфографию в процессе набора текста», «Использовать … проверку орфографии», или  «Отмечать ошибки грамматики…»;
  4. Можно поставить галочки во всех окошках данного подраздела, так как все перечисленные вариации помогут в работе с текстом.

Внимание! Если Ворд перестал подчеркивать ошибки красной линией, то обязательно нужно убрать галочки в подразделе «Исключения для файла». Перейти «Файл» — «Параметры» — «Правописание» и наконец-то «Исключение для файла». Убрать галочки со строк «Скрыть орфографические и грамматические… в этом документе».

После данной настройки, в документе будут подчеркиваться не только орфографические оплошности, но и пунктуационные.

Как включить автоматическую проверку ошибок

Благодаря данной функции можно легко исправить все ошибки сразу. Включить «Проверку орфографии и грамматики в тексте» можно кнопкой  F7 либо зайти во вкладку «Рецензирование» — в  отделе «Правописание» — нажать на «Правописание».

 Откроется новое окно и всплывет первая допущенная ошибка. Можно ее исправить прямо в области «Нет в словаре» либо указать нужную форму в разделе «Варианты» и нажать заменить.

Внимание! Программа  MS Word не умеет автоматически исправлять пунктуационные помарки. Поэтому если будет встречаться зеленая или синяя волнистая линия в течение всего текста, нужно будет вносить изменения самостоятельно, т. е. вручную. Тем более  программа делает подсказки, после какого слова не хватает запятой.

Далее всплывёт новое окно с новой ошибкой и так будет до тех пор, пока все ошибки не будут исправлены. После всех изменений всплывёт окно с уведомлением,  что проверка правописания завершена, нажмите на «Ок».

Следом  Ворд предоставит статистику об удобочитаемости. Скрываем это уведомление, нажав на «Ок».

Ручная проверка ошибок

Подчеркивание красной линией означает, что в слове, вероятно, допущена орфографическая ошибка или фраза незнакома программе Word и не занесена в словарь. С лёгкостью можно исправить ошибки вручную, следующим образом:

1) Нажать на выделенное слово правой кнопкой мыши и в открывшемся окне выбрать корректный вариант.

2) Добавить в словарь программы новое для Ворда слово. Нажать по неправильному слову правой кнопкой мыши и выбрать «Добавить в словарь» и подчеркивание исчезнет. При дальнейшем использовании данного слова, подчеркивание не появится.

3) Найти внизу программы Ворд, книгу с крестиком (если есть ошибки) и нажать.

Появятся правильные варианты написания, нужно указать правильно написанное слово.

Как настроить функцию «Автоисправление»

Функция «автозамена слова» очень полезная, так как во время быстрого набора текста бывают опечатки в словах. Данная функция поможет исправить некорректно написанную фразу автоматически, для этого необходимо сделать следующие настройки:

1) Нажав на раздел «Файл» выбрать «Параметры»;

2) Во вплывающем окне в левой части найти «Правописание», в разделе «Параметры автозамены» кликнуть по кнопке «Параметры автозамены…»;

3) В разделе «Автозамена» проставить галочку напротив «Заменять при вводе»;

4) Добавить фразу, которая часто печатается неправильно. Например: «помошник» введите под полем «заменить» как неверный вариант, а под полем «на» укажите верную словоформу и кликните на «Добавить». Как показано на картинке ниже.

Добавить можно любую фразу и указать её верное написание. Также это может быть сокращение повседневных фраз, аббревиатура или название горячих клавиш на английском. Вот примеры:

Как изменить фразу в списке автозамены

Надо промотать весь список и найти нужную фразу, выделить её, чтобы она появилась в поле «заменить» и в поле «на».

Теперь остается только установить  курсор мыши в нужное поле и ввести свой вариант написания символа или фразы, заменить и сохранить. Рассмотрим пример. Чтобы быстро написать символ (а) в виде «@» сначала нужно добавить и указать на какой символ будет производиться замена.

Действия стандартные, что и ранее при добавлении новой фразы. «Файл» — «Параметры» — «Правописание» — «Параметры автозамены». В разделе, где «Автозамена» под полем «заменить» — вводим «(а)», а в поле «на» — пишем «@». Добавляем и кликаем «ОК».

 Теперь время проверить. Печатаем нужный фрагмент статьи и пишем «(а)» (на картинке ниже), замена на «@» происходит после нажатия «)» завершающего символа.

Работа с Word станет намного легче, если сделать все настройки для автозамены разных фраз. Только представьте, что можно печатать (Московский Государственный Университет) за одну секунду всего лишь написав три буквы «мгу». Благодаря определенным опциям пользователь сможет совершить автоматическую проверку на правильную расстановку пунктуации, очень быстро, если учесть, что просматривать документ из 10 листов А4 в ручную будет долго. В данном случае идёт речь об использовании опции «Правописание» в разделе «Рецензирование». 

Как включить автоматическое исправление ошибок ворде. Как включить функцию исправления грамматических ошибок

    В самой программе вам необходимо выбрать Параметры — Правописание. Там вы выбираете необходимые вам проверки и ставите галочки. Если не получается попробуйте перезапустить программу и на худой конец переустановить. Есть еще вариант обратиться к интернету. Существует много онлайн ресурсов, которые проверяют правильность написания текстов. Таким образом вы можете сравнить отличия с вашей программой.

    Ворд обладает ограниченными функциями. Если только правописание отдельных слов. А чтобы находить стилистические ошибки, такую программу еще не создали и вряд ли создадут. По крайней мере я таких программ не нашла, когда работала копирайтером. Слишком богат наш могучий русский язык. Если при слове quot;сабакаquot; Ворд подчеркивает его, то все работает и настаивать ничего не надо. А если вдруг перестанет это делать, то значит нужно посмотреть настройки, те которые вы сами указали. Если же галочки стоят в положенных местах, но ошибки не исправляются, значит придется переустанавливать Ворд, ибо произошел сбой.

  • Как настроить программу Ворд

    Относительно проверки правописания Ворд настраивается очень четко и оперативно реагирует на все изменения в настройке.

    Я так понял, что вы уже пробовали поставить галочки в диалоговом окне quot;Параметрыquot;, которое открывается в меню quot;Сервисquot; (Сервис-Параметры-ДО Параметры).

    Там есть вкладка quot;Правописаниеquot; и самая верхняя галочка тут должна стоять — quot;Автоматически проверять орфографиюquot;.

    Она работает очень четко: включаешь -проверяет (подчеркивает красной волнистой линией), выключаешь — не проверяет.

    Попробуйте ей повключать-повыключать проверку. Если она у вас не работает, значит, в Ворде произошел какой-то сбой. Самое лучшее — переустановить Ворд.

    Еще посмотрите вторую галочку — quot;Не выделять слова с ошибкамиquot;. Этой галочки здесь стоять не должно. Если ее поставить, проверка будет идти, но слова выделяться линией не будут.

    Еще посмотрите на этом же окне поле quot;Набор правилquot;. У меня стоит quot;Для деловой перепискеquot;. Если у вас что-то другое, то поставьте так, как стоит у меня.

    Посмотрите еще ту часть окна внизу, где написано quot;Грамматикаquot;. Здесь тоже должны стоять галочки в quot;Автоматически проверять грамматикуquot; и quot;Также проверять орфографиюquot;.

    Но я лично думаю, что это у вас Ворд вылетел. Может быть, загружали объемные документы или копировали большие тексты с картинками из Интернет, или из ПДФ. Бывает такое там в этих текстах накрутят с форматированием и структурой, что Ворд вылетает.

    Еще бывает такое, что сбой возникает, если в Ворд-2003 открывать документ Ворд-2007 (или еще более поздние версии). Тут сразу все начинает глючить.

  • В автоматическом режиме в Ворде будут найдены все орфографические ошибки, если сделать

    Нажимается quot;Officequot;, выбераются quot;Параметры Wordquot;. Открывается диалоговое окошко, в котором выбирается quot;Правописаниеquot;.

    Устанавливается галочка на quot;Автоматически проверять орфографиюquot;, которое находится в quot;При исправлении правописания в Wordquot;.

    Снимаются галочки в разделе quot;Исключенияquot;

    Для сохранения изменений нажимается на окей. Подробнее все варианты можно посмотреть здесь.

    Пунктуацию Ворд тоже проверит, если сделать так

    Открывается вами раздел quot;Рецензированиеquot;, нажимается quot;Правописаниеquot;.

    По разделу Рецензирование, вот, что еще можно сделать

    В случае если в связи с какими-то причинами отсутствует автоматическая проверка орфографии, то нужно зайти в параметры настроек Ворда и проверить настройки, относящиеся к правописанию.

    Чтобы сделать это щлкните по кнопке, имеющей логотип Office. Находится эта кнопка в левом верхнем углу. После этого во всплывающем окне необходимо нажать кнопку под названием quot;Параметры Wordquot;.

    У меня правописание проверяется очень легко — открываю вкладку Рецензирование и сразу выбираю пункт Правописание.

    Если Ворд не подчеркивает ошибки, то, скорее всего, их либо нет, либо отключена эта самая проверка орфографии. Проще всего нажать F7 и осуществить ее, настроив необходимые параметры.

    Для этого нужно (для Ворда):

    нажать кнопку Office, выбрать пункт Параметры Word,

    щелкнуть пункт Правописание,

    для текущего документа:

    в разделе Исключения для выбрать Имя текущего файла,

    установить либо снять флажки Скрыть ошибки правописания в этом документе и Скрыть грамматические ошибки в этом документе.

    Для последующих документов:

    в разделе Исключение для выбрать Все новые документы,

    установить или снять флажки Скрыть ошибки правописания в этом документе или Скрыть грамматические ошибки в этом документе.

Каждый совершает ошибки. В данном случае речь идет об ошибках правописания. При письме, а особенно при наборе текста в текстовых редакторах, пользователь может совершить ошибку, набирая то или иное слово. Случается это по разным причинам, таким как незнание правил русского языка или простая опечатка из-за быстрого набора. Но во времена технологического прогресса текстовые редакторы способны в автоматическом режиме выявлять все ошибки и предлагать способы их решения.

В этой статье речь пойдет о том, как включить в «Ворде» проверку орфографии, как ею пользоваться и о многом другом, что как-то относится к исправлению опечаток в набранном тексте.

Включение проверки орфографии

Первоначально стоит уделить внимание вопросу, как включить в «Ворде» проверку орфографии. Хоть по умолчанию, после установки, она включена, по некоторым причинам пользователь может отключить ее, сам того не подозревая. В таких случаях используйте инструкцию, которая приложена ниже, чтобы возобновить работу данного инструмента.

  1. Находясь на главной странице программы, нажмите кнопку «Файл», которая располагается в верхнем левом углу.
  2. В меню, которое появилось, перейдите в раздел «Параметры».
  3. В появившемся окне нажмите на пункт «Правописание», располагающийся на панели слева.
  4. В меню «При использовании правописания в все галочки рядом с пунктами.
  5. В меню «Исключения для файла» уберите галочки, которые там расположены.
  6. Нажмите кнопку «ОК».

Теперь вы знаете, как в «Ворде» включить автоматическую проверку орфографии. После выполнения всех этих действий программу перезагружать не нужно, все изменения вступают в силу сразу после нажатия кнопки «ОК».

Проверяем орфографию в автоматическом режиме

После того как вы узнали, где в «Ворде» включить проверку орфографии, можно сразу же переходить непосредственно к использованию этого инструмента. Первым делом разберем выполнение всех действий в автоматическом режиме. Это не означает, что вам ничего не придется делать, напротив, программа автоматически будет вам указывать на предполагаемые ошибки в правописании, а вы будете решать, что нужно сделать для их исправления.

Итак, предположим, перед вами открыт документ, в котором есть ошибки. В этом случае они подчеркнуты цветными линиями (красной, синей или зеленой). Чтобы начать их исправление, вам нужно открыть панель инструмента «Орфография». Для этого нажмите клавишу F7 или кнопку «Правописание», которая расположена во вкладке «Рецензирование».

После этого в правой стороне окна появится панель «Орфография», в которой и будут проходить все действия. Сразу же в тексте выделится проблемное слово, и вам необходимо будет принять решение, что с ним делать. На выбор есть четыре действия:

  1. Пропустить — вы пропускаете предполагаемую ошибку и переходите к следующему слову, при этом выделение с него исчезает.
  2. Пропустить все — вы пропускаете все ошибки в тексте, снимая с них выделение.
  3. Добавить — вы добавляете слово в словарь программы, чтобы при нахождении такой же ошибки программа ее не воспринимала.
  4. Изменить — вы изменяете слово с ошибкой на выбранное из списка предложенных.
  5. Изменить все — вы изменяете все подобные слова с ошибками на выбранное из списка.

Зная значение всех кнопок на панели, вы запросто сможете исправить все ошибки в тексте. В крайнем случае, если ни одно исправление не верно, вы можете заменить слово самостоятельно.

Проверяем орфографию в ручном режиме

Вы уже знаете, как включить автоматическом режиме. Однако это не единственный способ исправить все ошибки в тексте. Сейчас мы подробно разберемся, как включить проверку орфографии в «Ворде» в ручном режиме.

Для выполнения поставленной задачи вам необходимо изначально обратить внимание на сами подчеркивания в тексте. Мы уже знаем, что это ошибки. Исправить их можно не только по нажатию F7, но и правой кнопки мыши (ПКМ). Делается это просто: наведите курсор на подчеркнутое слово и нажмите ПКМ, в контекстном меню помимо привычных пунктов появятся дополнительные, которые дублируют кнопки в панели «Орфография», их значение вы уже знаете. Все, что остается, — это выбрать необходимое действие и нажать по соответствующей строке.

Заключение

Теперь вы знаете не только о том, как включить проверку орфографии в «Ворде», но и как ею пользоваться. Как можно заметить, суть проста, вам необходимо лишь указать нужное действие, и программа самостоятельно все заменит.

Любая операционная система на базе Windows дает сбои после долгого срока работы. Системные диски засоряются остаточными и временными файлами, программами. Беспорядок в системе приводит к понижению общей производительности. Устройство долго загружается, медленно выполняет операции. Самая большая проблема пользователей – возникновение ошибок на фоне сбоев в Windows 7. Существуют внутренние и внешние способы устранения ошибок в системе. Внутренние подразумевают использование мощностей и ресурсов Windows, при внешних способах применяются программы и утилиты.

Проверка диска с помощью CHKDSK

CHKDSK – служебная утилита, встроенная в операционную систему. Предназначение утилиты заключается в восстановлении поврежденных секторов на жестком диске. Также, CHKDSK исправляет ошибки системных файлов. Утилита запускается из командной строки в Windows 7. Запустить командную строку можно несколькими способами:

  • Сочетанием клавиш на клавиатуре Win+R;
  • Клавиша Пуск, в поисковой строке ввести запрос «cmd»;
  • Клавиша Пуск, Программы, Стандартные, Командная строка.

В открывшемся черном окне вводится команда: «chkdsk C: /F». Значение команды:

  • Chkdsk – проверка диска;
  • С: — название системного диска, буква может быть другой, двоеточие обязательно;
  • /F – обозначение действия, система автоматически проверит себя на наличие ошибок, устранит их.

После ввода команды следует нажать кнопку Enter. При следующей перезагрузке система проведет проверку и исправление на ошибки.

Проверка командой sfc scannow

Утилита также запускается из командной строки. Для запуска проверки понадобятся права Администратора. В командной строке нужно ввести «sfc /scannow». Система автоматически проверит файлы, в том числе, закрытые, исправит ошибки, восстановит поврежденные из кэшированной копии.

Стандартная диагностика проблем Windows

Использование командной строки подходит продвинутым пользователям. Тем, кто плохо разбирается в работе компьютеров, подходит оконный вариант диагностики и устранения неполадок. Дополнительно пользователям операционной системы Windows 7 доступны средства по поиску решений и скачиванию важных обновлений в Центрах обновлений и поддержки.

Устранение неполадок в Панели управления

Это внутренняя программа Windows, позволяющая диагностировать систему на наличие ошибок и поиску решений для их устранения. Запустить ее можно следующим способом:


Откроется окно со списком всех системных возможностей компьютера. В большинстве случаев достаточно запустить проверку пункта «Быстродействие». Двойным кликом по выбранному пункту пользователь запустит проверку. Чтобы система сразу устраняла ошибки, следует поставить галочку на «Автоматически применять исправления».

Поиск решений в Центре поддержки

Средство Центр поддержки отслеживает состояние операционной системы, сохраняет отчеты об ошибках и сбоях. Посредством Центра можно находить произошедшие неполадки, исправлять их.

Для исправления ошибок в системе следует перейти в раздел «Обслуживание» Центра.

Проверка обновлений в Центре обновлений

Windows 7 уже считается устаревшей. Корпорация Microsoft прекратила активную поддержку пользователей на этой версии операционной системы, однако обновления выходят по-прежнему. Их установка необязательно, но система исправляет ошибки, восстанавливает поврежденные файлы в процессе скачивания очередных обновлений.

На недавно установленной Windows обновления ищутся и скачиваются автоматически. Если эта опция отключена, пользователь может запустить процесс вручную:

  1. Нажать кнопку Пуск;
  2. Войти в разделы Панель управления, Система и безопасность;
  3. Выбрать пункт Центр обновлений Windows;
  4. В левой части окна кликнуть по пункту «Поиск обновлений»;
  5. Дождаться завершения процедуры.

Система предложит установить найденные обновления. Рекомендуется согласиться.

Программы для исправления ошибок

Для операционных систем Windows разработано множество программ, способных улучшить производительность, исправить ошибки, удалить реестровые ошибки. Такие утилиты немного весят, не отнимают ресурсов компьютера.

Advanced System Care

Утилита приводит компьютер в порядок комплексно. Advanced System Care распространяется бесплатно, скачать можно на сайте разработчика .

Важно! При установке следует внимательно читать предложенную информацию, убирать галочки с пунктов установки дополнительного, рекламного ПО.

После установки и запуска Advanced System Care, перед пользователем появится окно с простым интерфейсом. Предлагается 2 режима работы с утилитой, упрощенный и экспертный. В любом из режимов достаточно нажать большую кнопку «Пуск». Утилита самостоятельно проверит систему на:

  • Вирусы;
  • Ошибочные записи в реестре;
  • Временные, остаточные, нежелательные файлы;
  • Проблемы в работе сети;
  • Ошибочные ярлыки;
  • Возможные угрозы для конфиденциальности.

По команде пользователя все угрозы или часть из них будут удалены.

Ccleaner

Одна из лучших программ для очистки и исправления реестра для операционных систем Windows. Ccleaner распространяется бесплатно. Как и в предыдущем случае, рекомендуется внимательно читать информацию в установочных окнах. Скачать Ccleaner можно на официальном сайте разработчика .

После запуска программы перед пользователем 2 меню. В левой части основные функции, в правой – запуск конкретных операций. Работа с Ccleaner проходит в 3 этапа:

  1. Вкладка «Сервис». Здесь есть перечень всех установленных программ на ПК. Их можно деинсталлировать. Присутствуют также вкладки автозагрузки, поиска дублирующихся файлов, анализ системных дисков.
  2. Вкладка «Реестр». Рекомендуется переходить к ней после удаления программ. Ccleaner найдет все ошибочные записи в системе, предложит исправить или удалить их.
  3. Вкладка «Очистка». Утилита обнаруживает временные файлы системы и браузеров, удаляет их. Данная процедура позволяет очистить место на системном диске.

Вышеперечисленные действия позволят существенно улучшить производительность ПК. Рекомендуется регулярно проводить анализ и чистку утилитой Ccleaner.

Windows 7 Manager

Утилита Windows 7 Manager позволяет проводить полноценное обслуживание операционной системы. Скачать ПО можно .

Windows 7 Manager работает по аналогии с Ccleaner, но дает пользователю доступ к расширенному функционалу по оптимизации, очистке, работе с сетью и защите ПК.

Чтобы найти и исправить ошибки в Windows 7, следует последовательно выбрать пункты в левом меню, провести анализ и очистку системы.

Microsoft Fix It

ПО создано специально для работы с Windows. Скачивается и устанавливается утилита Microsoft Fix It бесплатно. В окне утилиты пользователю предлагается список средств системы, для каждого из которых можно запустить проверку на ошибки с последующим исправлением.

Fix It разработана компанией Microsoft и является одним из официальных средств для устранения неполадок.

AVG PC Tune Up

Программа создана разработчиками известного антивируса AVG. Скачивание и использование программы бесплатное. Создатели AVG PC Tune Up обещают, что компьютеры после использования утилиты работают быстрее и дольше не ломаются.

Для использования возможностей AVG PC Tune Up, достаточно установить ее и поэтапно запускать проверку, устранение ошибок.

Kaspersky Cleaner

Бесплатная утилита от компании, предлагающей антивирусное ПО. Kaspersky Cleaner очень прост в применении. Скачать его можно .

После запуска пользователю предлагается нажать всего 1 кнопку для поиска и устранения внутренних проблем операционной системы.

Список системных ошибок при синем экране

Большинство пользователей начинают беспокоиться о состоянии системы только при регулярном появлении синего экрана «смерти». Ниже предложен список самых распространенных.

Номер ошибки Что значит
0x00000001 Ошибки в файловой системе, драйверах. Недостаток места на жестком диске/в оперативной памяти
0x0000000A Неверный адрес драйвера устройства
0x0000001E Проблема с драйвером или функцией ОС
0x00000020 Один из счетчиков APC отключен/поврежден
0x00000023 Сбой в разделе жесткого диска (FAT)
0x00000024 Сбой жесткого диска (NTFS)
0x0000002A Отключение IPR в процессе выполнения команды драйвером
0x0000002B Драйвер ядра использует слишком много места в стеке
0x0000002E Сбой в области оперативной памяти
0x00000031 Ошибка инициализации системы (ранняя стадия)
0x00000032 Ошибка инициализации системы (поздняя стадия)
0x00000035 Нет свободного места в стеке ОС для взаимодействия драйверов
0x00000036 Попытка удаления компонента, который находился в работе
0x0000003E Процессы системы не соответствуют друг другу по уровню/симметрии

Перечисленные ошибки решаемы запуском проверки и исправления, откатом системы или переустановкой Windows.

Сброс настроек в BIOS

Этот способ подходит в случаях, когда пользователь установил некорректные настройки на компьютере, но не знает, в чем именно заключается ошибка. Вход в BIOS на разных устройствах проводится в момент включения. Для запуска меню BIOS нужно удерживать одну из горячих клавиш (уточнить можно на сайте производителя). Чаще всего, это кнопки F8, F10, Del.

На старых типах BIOS сброс к настройкам по умолчанию проводился на главной странице. «Пункт Load Fail-Safe Defaults».

На новых ПК и ноутбуках эта функция находится в правой вкладке «Exit», обычно именуется как «Load Setup Defaults».

Использование безопасного режима работы

В некоторых случаях система повреждена настолько, что не запускается в привычном оконном формате. Запустить проверку и устранение ошибок можно в безопасном режиме через командную строку (см. выше).

На большинстве устройств безопасный режим запускается при частом нажатии кнопки F8 в момент включения. Появится загрузочное меню, где следует выбрать вариант. Указатель перемещается кнопками «вверх» и «вниз», выбор делается клавишей Enter.

Восстановление системы

Если исправление ошибок не приводит к ожидаемому результату, следует попытаться восстановить систему к более работоспособному состоянию. Самый простой алгоритм:

Компьютер перезагрузится, будет функционировать правильно.

Восстановление в среде Windows RE

Данный метод подходит в случаях, когда не помогает вообще ничего. Восстановление в среде Windows RE проводится не из операционной системы, а из-под BIOS. Алгоритм действий:

  1. Вставить диск или загрузочную флешку с записанной Windows 7;
  2. Включить устройство, войти в BIOS;
  3. В разделе Advanced Features выбрать запуск ПК с диска или USB устройства;
  4. Перезагрузить;
  5. В открывшемся при загрузке меню выбрать один из вариантов восстановления, подходящий пользователю.

Рекомендуется выбирать «Восстановление запуска» для устранения неполадок, восстановления поврежденных файлов. «Восстановление системы» проводит комплексное устранение неполадок. Также в среде Windows RE доступна командная строка, через которую можно запустить внутренние утилиты для проверки и устранения неполадок.

Пожаловаться на контент


  • Нарушение авторских прав Спам Некорректный контент Сломанные ссылки


  • Отправить

    Сегодня речь пойдет о том, как исправить ошибки в Ворде во всем тексте сразу в разных версиях Word. То есть Вам создали документ в одной версии Ворд, Вы открываете его на своей версии. Вы видите, что текст поплыл, пробелы в некоторых словосочетаниях исчезли, таблицы искажены, картинки съехали. В статье будет показан мой опыт, как исправить ошибки в Ворде за одну минуту.

    Версии Word и совместимость текстов в разных версиях

    Здравствуйте друзья! На днях я столкнулся с интересной ситуацией. Мне подготовили на фрилансе объемный Вордовский текст, заверили, что все сделано правильно. При получении текста я его открыл и удивился – таблицы разъехались, картинки были смещены, а в тексте было полно ошибок из-за отсутствия пробелов.

    Чуть позже была выявлена причина многочисленных ошибок. Оказалось, исполнитель работал в Microsoft Office Word 2016, а у меня установлена версия Microsoft Office Word 2007. И чтобы я не делал, текст не хотел исправляться. Конечно, можно было бы сделать правку вручную, но это затраты времени.

    Было бы все понятно при использовании Word 2003, файлы которого отображаются в расширении doc. Можно было бы использовать дополнительную программу и все. Начал искать варианты решения проблемы, как исправить ошибки в Ворде во всем тексте в сети Интернет и на YouTube — ничего не нашел. И тогда неожиданно пришла идея решения проблемы.

    Вы можете оценить сами, как было до и как стало после на представленных скриншотах:

    Для включения проверки правописания в Microsoft Office откройте программный продукт Word, воспользовавшись ярлыком на рабочем столе или пунктом меню «Пуск» — «Все программы» — Microsoft Office – Microsoft Word. Кликните на вкладке «Файл» (Microsoft Office 2013) или нажмите на кнопку Office (Microsoft Office версии 2010 и 2007). Перейдите в раздел «Параметры» и нажмите на пункте «Правописание». Выберите меню «Исключения» и щелкните поле «Имя текущего файла». После этого снимите флажок со строчки «Скрыть ошибки правописания» и «Скрыть грамматические ошибки».

    Если вы хотите включить автоматическую проверку правописания для всех документов, которые вы открываете Microsoft Office, в секции «Исключения» поставьте опцию «Все новые документы». Снимите соответствующие флажки «Скрыть» и сохраните произведенные изменения, нажав на кнопку «Ок».

    В программе PowerPoint включение автоматической проверки правописания можно выполнить из аналогичного меню «Параметры» — «Правописание». Снимите флажок с пункта «Скрывать орфографические ошибки» и сохраните произведенные изменения.

    Механизм работы

    При возникновении ошибки в тексте Word подчеркнет ее красной, синей или зеленой линией. Красная линия используется для фиксирования орфографических ошибок. Недочеты в пунктуации указываются при помощи синей линии, а грамматические ошибки выделяются зеленой волнистой линией. Чтобы просмотреть возможные варианты написания и исправления ошибки, кликните правой клавишей мыши на слове или фразе.

    Если вы принимаете предложенный Word вариант, выберите его, нажав на соответствующем пункте меню. Word автоматически исправит ошибку и уберет подчеркивание. Если вы считаете, что ошибки в данном месте текста нет и слово написано правильно, вы можете проигнорировать подчеркивание или нажать на контекстное меню «Пропустить все», доступное также по нажатию правой клавиши мыши.

    Автозамена

    Также вы можете активировать функцию автозамены, которая доступна в программах пакета Office. Данный параметр позволяет автоматически исправлять некорректно написанные слова в соответствии со списком, вручную создаваемым пользователем. Туда можно добавить слова, которые вызывают у вас проблемы в написании.

    Для включения автоподстановки перейдите в секцию «Параметры» — «Правописание» — «Параметры автозамены». Поставьте галочку «Заменять при вводе». В поле «Заменить» укажите слова или фразы, которые вызывают у вас трудности при написании. В левой колонке впишите слово с ошибкой, а справа укажите правильный вариант написания. После добавления достаточного количества слов и фраз, нажмите «Ок» и сохраните произведенные изменения.

    10 сервисов для проверки орфографии онлайн

    Проверка орфографии онлайн — простой способ проверить правописание текста с помощью удаленного сервиса в интернете, для того чтобы найти и исправить допущенные ошибки. Проверка ошибок орфографии онлайн позволит обнаружить орфографические, грамматические и пунктуационные ошибки, вовремя исправить опечатки, провести корректировку текста.

    Часто пользователям требуется написать важный текст: экзаменационную или дипломную работу, договор, другой документ и т. п. В написанном тексте могут быть ошибки и опечатки, поэтому необходима проверка текста на орфографию.

    Следует проверить правописание прежде, чем итоговый документ станет доступен другим лицам. Обычно, написанный текст проверяется с помощью офисных программ, в которых пишется и создается документ.

    Помимо офисных программ, для проверки текста можно воспользоваться онлайн сервисом. Проверку орфографии онлайн бесплатно осуществляют специализированные сервисы.

    В этой статье вы найдете инструкции по использованию 10 онлайн сервисов: Text.ru, «Онлайн-исправление.рф», LanguageTool, Advego, «Онлайн автокорректор текста», Proga.online, ОРФО online, Орфограф, Word онлайн, Документы Google. Некоторые сервисы проверяют только орфографические ошибки, другие дополнительно находят ошибки грамматики и пунктуации.

    Для проверки я использовал довольно непростой текст с ошибками разного типа. В проверочном тексте имеются орфографические, грамматические и пунктуационные ошибки.

    Text.ru

    Text.ru — биржа копирайтинга предоставляет доступ к большому количеству онлайн сервисов для разнообразной проверки текста. Пользователи могут воспользоваться бесплатным инструментом: проверка текста на орфографию онлайн.

    Особенности сервиса Text.ru при проверке орфографии:

    • доступ к проверке без регистрации;
    • подсветка найденных ошибок розовым цветом;
    • дополнительный семантический анализ текста: количество знаков, заспамленность, «водность» и т. д.

    Проверка текста на орфографию в Text.ru проходит следующим образом:

    1. Войдите на страницу инструмента «Проверка орфографии».
    2. В поле «Проверка орфографии текста» вставьте нужный текст.
    3. Нажмите на кнопку «Проверить орфографию».
    4. Найденные ошибки будут подсвечены розовым цветом, указано количество найденных ошибок (в нашем случае — 11).

    Щелкните курсором мыши по найденной ошибке, в окошке откроется информация с объяснением типа ошибки, будет предложен вариант замены.

    Сервис Text.ru одновременно проверяет ошибки орфографии и пунктуации, оба типа ошибок подсвечиваются после завершения проверки.

    Онлайн-исправление.рф

    Онлайн сервис онлайн-исправление.рф при проверке текста обнаруживает и выделяет грамматические и стилистические ошибки. Сервис подсвечивает найденные ошибки разными цветами, в зависимости от типа ошибки.

    1. Кликните мышью по полю для очистки поясняющего текста.
    2. Вставьте в поле текст для проверки.
    3. Поставьте галку напротив пункта «Авто корректировка текста».
    4. Нажмите на кнопку «Отправить».

    В результате вы получите текст с выделенными ошибками, распределенными по типу и количеству. Сервис «онлайн-исправление.рф» обнаружил в тексте 13 орфографических и пунктуационных ошибок.

    При подведении курсора мыши к ошибке, откроется окно с объяснением и предложением для исправления.

    Ниже находится поле, где собраны «Неотмеченные ошибки» и «Автоматически исправленные ошибки» с замечаниями.

    Сервис поддерживает проверку текста на английском языке.

    LanguageTool

    Онлайн сервис LanguageTool служит для проверки грамматики и орфографии. Проверка текста поддерживается на 27 языках. Сервис LanguageTool имеет платную и бесплатную версии.

    Разработчиками созданы расширения, которые можно установить в популярные браузеры Google Chrome, Яндекс Браузер, Mozilla Firefox, Opera и т. д. Имеются аддоны для многих программ, в частности, их можно установить в LibreOffice, OpenOffice, Google Docs и т. д.

    Мы будем использовать бесплатную версию LanguageTool, которая поддерживает вставку 20 000 символов для проверки текста.

    1. Вставьте в поле свой текст.
    2. Нажмите на кнопку «Проверить текст».

    В поле отобразятся обнаруженные ошибки, подсвеченные разным цветом. Орфографические ошибки помечены розовым цветам, а другие ошибки — желтым. Сервис нашел 10 ошибок.

    Advego

    Advego — известная биржа контента, имеющая сервисы и программы для работы с текстом. Мы будем использовать сервис «Проверка орфографии», регистрация не требуется.

    Онлайн сервис поддерживает разовую проверку текста до 100 000 символов с пробелами на 20 языках мира.

    1. Войдите на страницу сервиса Advego для проверки орфографии.
    2. Если нужно, выберите язык, вставьте проверяемый текст в поле.
    3. Нажмите на кнопку «Проверить».

    Ознакомьтесь с результатами проверки. Сервис нашел 3 орфографические ошибки, которые выделены красным цветом и подчеркнуты пунктирной линией.

    Онлайн автокорректор текста

    На сервисе «Онлайн автокорректор текста» происходит проверка орфографии и исправления ошибок. Для исправления опечаток в тексте используются возможности сервиса Яндекс.Спеллер.

    1. Войдите на сайт Онлайн автокорректор текста.
    2. Вставьте текст для автоматического исправления ошибок.
    3. Нажмите на кнопку «Исправить».

    В результате, в тексте будут автоматически исправлены обнаруженные ошибки. В проверяемом тексте было 3 грамматические ошибки, сервис их корректно исправил.

    Вам также может быть интересно:

    Proga.online

    На сайте Proga.online имеется большое количество программ и сервисов для работы с текстом. Мы воспользуемся онлайн сервисом «Проверка орфографии, грамматики и пунктуации онлайн». Для проверки можно ввести текст до 100 000 символов.

    1. На странице сайта Proga.online вставьте текст для проверки в соответствующее поле.
    2. Нажмите на кнопку «Проверить».

    После завершения обработки, сервис выдаст информацию о количестве возможных ошибок (в данном случае — 10 ошибок). Ошибки подчеркнуты желтым цветом.

    ОРФО online

    Сервис Орфо онлайн служит для проверки текста на наличие орфографических и грамматических ошибок.

    1. Войдите на страницу ОРФО online.
    2. Вставьте текст в поле «ОРФО: Проверка правописания онлайн».
    3. Нажмите на кнопку «Проверить».

    Ошибки подчеркнуты красной волнистой линией. Сервис обнаружил 9 ошибок.

    Орфограф

    Онлайн сервис Орфограф, созданный в Студии Артемия Лебедева, проверяет текст или веб-страницы на ошибки.

    1. Войдите на страницу Орфограф.
    2. Переключите переключатель в положение «Текст».
    3. Нажмите на кнопку «Проверить».

    Под формой ниже вы увидите результат проверки. Найденные ошибки будут выделены желтым цветом. Сервис нашел 3 орфографических ошибки и обнаружил, что в тексте в неправильном порядке написано имя, отчество и фамилия человека.

    Word онлайн

    Для проверки орфографии я предлагаю воспользоваться бесплатным сервисом Word онлайн. Многие пользователи используют в своей работе программу Word, входящую в состав Microsoft Office.

    Не все пользователи знают, что существует бесплатная версия Word online, к которой можно получить доступ на странице сайта Майкрософт, или в некоторых облачных хранилищах. Прочитайте здесь, как получить доступ к сервису Word онлайн.

    1. Откройте пустой новый документ Word.
    2. Сначала скопируйте нужный текст, а затем с помощью клавиш клавиатуры «Ctrl» + «V» вставьте скопированный текст в открытый документ.

    В документе отобразятся все найденные ошибки, которые будут подчеркнуты красной волнистой линией и двойной синей линией, в зависимости от характера ошибки. В Word онлайн обнаружено 11 ошибок.

    Google Документы

    Сервис Google Docs доступен для любого пользователя электронной почты Google, из облачного хранилища Google Диск (Google Drive).

    1. Войдите в Google Диск.
    2. Нажмите на кнопку «Создать».
    3. В контекстном меню выберите сначала «Google Документы», а затем «Создать новый документ».
    4. Скопируйте текст для проверки, а с помощью клавиш «Ctrl» + «V» вставьте текст в открытый документ.

    В открытом документе отобразятся ошибки, подчеркнутые красной волнистой линией. Google Документы нашла 3 орфографические ошибки.

    Выводы статьи

    Для того, чтобы написанный текст соответствовал всем правилам, пользователю понадобится выполнить проверку текста на ошибки онлайн с помощью сервисов орфографии. Для проверки на орфографию используйте бесплатные онлайн сервисы: Text.ru, «онлайн-исправление.рф», LanguageTool, Advego, «онлайн автокорректор текста», Proga.online, Орфо онлайн, Орфограф, Word онлайн, Google Документы.

    Похожие публикации:

    Могу ли я поставить на учет авто с исправлением ошибки?

    Здравствуйте, Николай!

    Техническую ошибку устранить вполне возможно выдачей Вам регистрационным подразделением нового свидетельства о регистрации технического средства.

    В соответствии с п. 159 Приказа МВД России от 21 декабря 2019 г. N 950 «Об утверждении Административного регламента Министерства внутренних дел Российской Федерации предоставления государственной услуги по регистрации транспортных средств»,

    при обнаружении должностным лицом или получении регистрационным подразделением от владельцев транспортных средств в письменной или электронной форме заявлений о допущенных технических ошибках (описках, опечатках, грамматических либо подобных ошибок) 1 осуществляется исправление технических ошибок в выданных в результате предоставления государственной услуги документах, либо в документах об отказах в предоставлении государственной услуги.

     

    То есть для исправления ошибки и получения корректного свидетельства о регистрации нужно обратиться с заявлением: 

    Исправление технической ошибки, допущенной регистрационным подразделением или специализированной организацией, осуществляется путем соответствующих корректировок государственного реестра транспортных средств и выдачи владельцу транспортного средства нового регистрационного документа взамен содержащего ошибку.

    (п. 24 Постановления Правительства РФ от 21 декабря 2019 г. N 1764 «О государственной регистрации транспортных средств в регистрационных подразделениях Государственной инспекции безопасности дорожного движения Министерства внутренних дел Российской Федерации»).

    Для исправления ошибки будут вноситься изменения в регистрационные данные автомобиля:

    К регистрационным данным транспортного средства относятся:


    5) идентификационный номер транспортного средства либо идентификационный номер основного компонента транспортного средства в случае, если транспортное средство не имеет идентификационного номера транспортного средства;

    (ч. 1 ст. 11 Федерального закона от 3 августа 2018 г. N 283-ФЗ «О государственной регистрации транспортных средств в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации»)

    Поэтому при обращении с заявлением об исправлении технической ошибки необходимо предоставить ГИБДД для осмотра автомобиль и идентифицирующие его документы: 

    Осмотр транспортного средства проводится при:


    2) внесении в регистрационные данные транспортного средства изменений…

    (ч. 1 ст. 11 Федерального закона от 3 августа 2018 г. N 283-ФЗ «О государственной регистрации транспортных средств в Российской Федерации и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации»).

    Как установлено п. 161 того же приказа, для исправления Вы можете обращаться в любое регистрационное подразделение:

    заявление об исправлении технической ошибки предоставляется заявителем в любое регистрационное подразделение. Исправление технической ошибки осуществляется в соответствии с графиком (режимом) работы регистрационного подразделения. В результате рассмотрения заявления должностным лицом принимается решение об исправлении технической ошибки.

    Бланк заявления об исправлении технических ошибок Вам предоставят в регистрационном подразделении, его образец можно посмотреть в приложении 5 к Приказу МВД России от 21 декабря 2019 г. N 950 «Об утверждении Административного регламента Министерства внутренних дел Российской Федерации предоставления государственной услуги по регистрации транспортных средств» (с изменениями и дополнениями).

    Автоматическое исправление синтаксических ошибок в языках программирования

  • Конвей, М.Э.: Разработка компилятора разделяемых диаграмм переходов. Комм. АСМ 6 , 396–408 (1963)

    Google ученый

  • Конвей, Р. В., Максвелл, В. Л.: CORC, вычислительный язык Корнелла. Комм. АСМ 6 , 317–321 (1963)

    Google ученый

  • Конвей, Р.В., Уилкокс Т.Р.: Разработка и реализация диагностического компилятора PL/1. Комм. АСМ 16 , 169–179 (1973)

    Google ученый

  • Conway, R. W. и др. : PL/C. Высокопроизводительное подмножество PL/1. Корнельский университет, факультет компьютерных наук, TR 70-55, 1970

  • ДеРемер, Ф.Л.: Простые LR(k) грамматики. Комм. АСМ 14 , 453–460 (1971)

    Google ученый

  • Эрли, Дж.: эффективный алгоритм контекстно-свободного разбора. Комм. АКМ 13 , 94–102 (1970)

    Google ученый

  • Фельдман, Дж., Грис, Д.: Системы письма для переводчиков. Комм. АСМ 11 , 77–113 (1968)

    Google ученый

  • Гинзбург С., Грейбах С., Хопкрофт Дж. Э.: Исследования абстрактных языковых семейств. Мемуары Американского математического общества, No.87, Провиденс (Род-Айленд): Американское математическое общество, 1969,

    ,

    . Google ученый

  • Грис Д.: Создание компилятора для цифровых компьютеров. Нью-Йорк-Лондон: J. Wíley and Sons 1971

    Google ученый

  • Хэмминг, Р. В.: Коды обнаружения и исправления ошибок. Технический журнал Bell System 29 , 147–160 (1950)

    Google ученый

  • Хопкрофт, Дж.Э., Ульман, Дж. Д.: Подход к единой теории автоматов. Технический журнал Bell System 46 , 1793–1829 (1967)

    Google ученый

  • Хопкрофт, Дж. Э., Ульман, Дж. Д.: Формальные языки и их отношение к автоматам. Рединг (Массачусетс): Addison-Wesley 1969

    Google ученый

  • Леви, Ж.-П.: Автоматическое исправление синтаксических ошибок в языках программирования.Корнельский университет, факультет компьютерных наук, докторская диссертация, декабрь 1971 г.

  • Лайон, Г.: Синтаксически ориентированный анализ наименьших ошибок для контекстно-свободных языков: практический подход. Комм. АКМ 17 , 3–14 (1974)

    Google ученый

  • Морган, Х.Л.: Исправление орфографии в системных программах. Комм. АКМ 13 , 90–94 (1970)

    Google ученый

  • Тиксер В.: Рекурсивные функции регулярных выражений в языковом анализе. Стэнфордский университет, факультет компьютерных наук, технический отчет CS 58, март 1967 г.

  • Вагнер, Р.: Исправление порядка n для обычных языков. Комм. АСМ 17 , 265–268 (1974)

    Google ученый

  • Walker, R. J.: Руководство по эксплуатации CUPL. Корнельский университет, факультет компьютерных наук, июль 1967 г.

  • Уилкокс, Т.Р.: Генерация машинного кода для языков программирования высокого уровня. Корнельский университет, факультет компьютерных наук, докторская диссертация, сентябрь 1971 г.

  • Автоматическое исправление синтаксических ошибок в языках программирования

    Аннотация

    Очень значительная часть времени и усилий, необходимых для разработки программы, уходит на устранение ошибок. Для упрощения этой задачи разработана модель автоматизации исправления синтаксических ошибок.Это первая модель, одновременно формальная и достаточно реалистичная, появившаяся в литературе. Понятие ошибки определено и изучено формально. Затем, используя это определение, моделируется систематический процесс исправления ошибок. Этот процесс вносит локальные исправления в кластеры ошибок, используя контекст вокруг ошибок для определения исправлений и обеспечения того, чтобы различные локальные исправления, выполняемые в строке, не мешали друг другу. Процесс исправления ошибок может быть естественным образом встроен во многие процессы проверки синтаксиса слева направо.Он использует распознаватель как для обнаружения ошибок, так и для поиска возможных исправлений. Процесс имеет два режима: «стандартный режим», используемый для проверки синтаксиса, и «режим исправления ошибок», используемый для определения контекста кластера ошибок и поиска всех возможных исправлений этих ошибок. В «стандартном режиме» синтаксис проверяется с такой же скоростью, как если бы механизм исправления ошибок не применялся. Таким образом, для программ, не содержащих ошибок, наличие этого механизма не оплачивается.«Режим исправления ошибок» состоит из двух фаз: обратное движение, которое находит левый контекст кластера, и прямое движение, которое создает возможные исправления и находит правый контекст кластера. Этот процесс кажется наиболее естественным способом выполнения проверки синтаксиса слева направо и исправления ошибок. Разработаны некоторые методы эффективного нахождения диапазона обратного хода. Формальная модель непрактична при использовании обычного бесконтекстного описания языков программирования.Чтобы сделать его более практичным, вводится понятие контекстно-свободного языка в квадратных скобках и предлагается в качестве модели синтаксиса для языков программирования. Затем обсуждаются эвристические ограничения на тип исправляемых ошибок. Они могут привести к более простому процессу. В частности, предполагая, что скобки исправляются только тогда, когда никакое другое исправление невозможно, и что ошибки на глубоких уровнях вложенности (относительно точки, где ошибки обнаружены) игнорируются, показано, как можно использовать этот процесс для исправления синтаксические ошибки в языках программирования.

    Субъект

    информатика; технический отчет

    Ранее опубликовано как

    http://techreports.library.cornell.edu:8081/Dienst/UI/1.0/Display/cul.cs/TR71-116

    Исследование метода автоматического исправления ошибок в письме на английском языке на основе глубокой нейронной сети

    Являясь одним из наиболее широко используемых языков в мире, английский язык играет жизненно важную роль в общении между Китаем и миром. Однако изучение грамматики английского языка — сложный и длительный процесс для изучающих английский язык.Особенно при письме на английском языке изучающие английский язык неизбежно будут делать различные грамматические ошибки при письме. Поэтому крайне важно разработать модель исправления различных ошибок письма в английском языке. Это может быть использовано не только для автоматической проверки и корректуры английских текстов, но также позволяет учащимся достичь цели самостоятельной практики. В этой статье строится модель исправления ошибок письма на английском языке и применяется к реальной системе для реализации автоматической проверки и исправления ошибок письма в английском сочинении.В этой статье используется модель глубокого обучения Seq2Seq_Attention и модель трансформатора для устранения ошибок глубокого уровня. Статистическое обучение сочетается с глубоким обучением и использует метод интеграции моделей. Выходные данные каждой модели отправляются в языковую модель n-грамм для оценки, и в качестве выходных данных выбирается наивысшая оценка.

    1. Введение

    Являясь одним из наиболее широко используемых языков в мире, английский язык играет жизненно важную роль в общении с миром. Теперь Китай стал страной с наибольшим количеством изучающих английский язык в мире.Тест по английскому языку является важным пунктом в тесте способностей учащихся, и умение писать по-английски часто находится в центре внимания теста на знание английского языка. Студенты, из-за влияния перевода на родной язык, часто делают некоторые грамматические ошибки, которые влияют на их экспрессию. Как мы все знаем, чтобы улучшить уровень письма на английском языке, ученики должны выполнять много письменных упражнений. Однако, исходя из соотношения учитель-ученик, учителю английского языка сложно исправить большое количество английских сочинений каждого ученика.Таким образом, учащиеся не могут получить своевременную обратную связь о своем письме, что не позволяет достичь цели автономного обучения. Поэтому особенно необходимо разработать модель автоматического исправления ошибок для письма на английском языке. С развитием науки и техники, а также развитием технологии обработки естественного языка использование компьютеров для автоматического исправления ошибок при написании английского языка в настоящее время становится все более осуществимым [1–5].

    Инспекция письма на английском языке включает анализ структуры и содержания верхнего уровня, а также обнаружение и исправление орфографических и грамматических ошибок в предложениях.В настоящее время существуют относительно хорошие коммерческие инструменты для обнаружения и исправления орфографических ошибок в словах. Однако исправление грамматических ошибок в письме студентов на английском языке является скучной и головной болью, и в настоящее время нет зрелого решения. Если компьютер может быстро выявлять ошибки в написании предложений и вовремя давать разумные предложения по исправлению, учащиеся получат лучший опыт в изучении английского языка. Тем не менее, некоторые из существующих коммерческих или открытых средств обнаружения и исправления ошибок письма имеют относительно обычные эффекты.Например, функция проверки грамматических ошибок в Microsoft Word не может обнаруживать распространенные грамматические ошибки, такие как согласование подлежащего и глагола и неправильное использование предлогов. И скорость распознавания других ошибок относительно низкая. Уровень обнаружения ошибок в функции автоматической проверки английского письма, предоставляемой Juku.com в Китае, также относительно низок. Это не очень практично в изучении английского языка. Таким образом, прорыв в этой проблеме будет в значительной степени способствовать применению компьютерного обучения английскому языку [6–10].

    Распространенные типы грамматических ошибок в английском языке включают ошибки артикля, ошибки предлогов, морфологические ошибки глаголов, ошибки единственного и множественного числа существительных и ошибки совпадения подлежащего и сказуемого. Автоматическое исправление ошибок в английской письменной речи считается делом крайне сложным, в основном по следующим трем причинам. (1) Многие грамматические ошибки связаны с контекстом. Они состоят из правильных слов. Без контекста невозможно отличить, какое слово является неправильным в контексте.(2) Частота каждой ошибки относительно низка, но виды ошибок разнообразны. (3) В однодневных предложениях может быть много ошибок, что усложняет машинное исправление грамматических ошибок. Ранние методы машинного обучения не могут охватить сложные и разнообразные языковые модели, а их точность низка, что затрудняет достижение удовлетворительных результатов. Автоматическая задача исправления ошибок английского письма также открыла новые возможности для развития, что в определенной степени снижает влияние корпуса на задачу исправления ошибок английского письма [11–15].

    В этой статье, основанной на глубокой нейронной сети, предлагается новая модель автоматической коррекции ошибок для письма на английском языке. Основные вклады заключаются в следующем: во-первых, определяется базовая модель Seq2Seq_Attention. Затем предлагается модель Seq2Seq_Attention, основанная на алгоритме подслова BPE. Далее, сегодняшняя горячая сеть Transformer используется для построения модели автоматического исправления ошибок при письме на английском языке и внедрения стратегий обучения по учебным программам и стратегий маскирования от последовательности к последовательности для повышения производительности модели.Кроме того, производительность модели улучшается за счет обработки и усиления данных. Наконец, вводится метод интеграции модели для дальнейшего повышения производительности модели.

    2. Родственные работы

    Методы, основанные на правилах, широко использовались в программах проверки грамматики. Ошибки, которые было легче найти, можно было проверить с помощью простых правил, таких как повторяющаяся пунктуация. Если английское предложение было более сложным, его нужно было проверить по более сложным правилам. Более ранние версии средства проверки грамматики на основе правил включали EasyEnglish [16] и средство проверки грамматики Парка [17].Наиболее широко используемыми инструментами были Microsoft Word, WordPerfect [18] и Grammarian Pro X [19], каждый из которых можно было использовать на нескольких языках. Все они использовали определенные грамматические правила для проверки предложений или фраз. Таким образом, основным недостатком было то, что оно ограничено разными языками, и правило нельзя было повторно использовать на нескольких языках. EasyEnglish — программа для проверки письма на английском языке, разработанная IBM. Он использовал синтаксическое дерево, представленное сетевой диаграммой, для проверки и поиска ошибок. Он использовал шаблоны для формализации ошибок письма, а затем сопоставлял их с построенным синтаксическим деревом.Это была программа проверки письма, разработанная на основе подхода, основанного на правилах, и английской грувовой грамматики. Однако, когда предложение не может быть правильно проанализировано и полное грамматическое дерево не может быть построено, проверка письма не работает должным образом. Кроме того, независимо от того, был ли это коммерческий или бесплатный инструмент, у средства проверки грамматики в настоящее время нет общедоступной версии. Средство проверки грамматики Парка было средством проверки письма, специально разработанным для изучающих английский язык, которые использовали английский как второй язык, для проверки типичных ошибок в сочинении.Это была программа проверки письма, реализованная путем объединения метода правила и метода Пролога. Средство проверки письма может вручную добавлять правила, а новые правила могут заменять недействительные старые правила. Эти правила могут предоставлять пользователям обратную связь, но не возвращают никакой информации для правильного предложения.

    Другим методом, который широко использовался при проверке грамматики, был метод статистического анализа данных. Из-за быстрого развития методов статистического машинного обучения быстро развивалась корпусная лингвистика, которая использовала корпус в качестве основы и объекта исследования.Этот метод получал все большее признание исследователей и получил широкое распространение [20]. В литературе [21, 22] предложена технология исправления грамматических ошибок, основанная на модели шумового канала, которая использует контекст всего предложения для исправления предложения. Базовая теория модели шумового канала в основном включала две части, а именно базовую языковую модель и модель шума. Первая была вероятностной моделью, которая генерировала предложение без ошибок в соответствии с заданной вероятностью.В литературе [23] использовалась различная лексика и особенности частей речи, в том числе глагольные фразы и существительные с соседними предлогами, теги частей речи, словесные леммы, для оценки большого количества данных, включая газетные новостные статьи и английские тексты. статьи учащихся среднего и продвинутого уровня английского языка. Диапазон коррекции ошибок охватывал 34 часто используемых предлога, а итоговая точность алгоритма максимальной энтропии составила 69%. В литературе [24] использовались сложные грамматические функции, функции категорий WordNet и различные типы функций частей речи.При этом использовались и некоторые грамматические отношения, извлеченные из синтаксического дерева. Эти грамматические отношения можно использовать в качестве надежной функции проверки предлогов. Затем в качестве тестового набора использовалось подмножество данных Британского национального корпуса, и правильный показатель составил 75,6%, что было относительно хорошим результатом. В литературе [25] предложен метод, основанный на обучении по памяти для выбора статей. Признаки, которые он использовал, были извлечены из базы данных предложений Пенсильвании, например, часть речи заглавного слова, заглавное слово именной группы и другие квалификаторы именной группы.Были также некоторые особенности, извлеченные из системы перевода с японского на английский язык, такие как семантическая категория заглавного слова именных словосочетаний и склонность к исчисляемости. Наивысший показатель точности проверки, полученный моделью, составил 83,6%. В литературе [26] применялась логарифмическая модель для автоматического восстановления недостающих статей. В нем описана модель конкурентной классификации для создания и описания статей, что позволяет восстановить правильное предложение. В литературе [27] описан метод, использующий классификатор максимальной энтропии для отбора артиклей для именных словосочетаний, причем в этом процессе используются некоторые особенности контекста.Когда размер обучающей выборки классификатора достиг 6 миллионов именных словосочетаний, точность метода классификации достигла 87,99%.

    3. Метод

    В этой главе сначала определяется базовая модель Seq2Seq_Attention (S2SA). Затем, на основе предварительной обработки и расширения данных, производительность базовой модели улучшается. Затем предлагается модель Seq2Seq_Attention, основанная на уровне подслов BPE, которая называется S2SA-BPE. Затем строится модель исправления ошибок на английском языке на основе модели Google Transformer и вводятся стратегии обучения по учебному плану и маскированные стратегии обучения от последовательности к последовательности для дальнейшего улучшения результатов коррекции.Наконец, модель языка N-грамм и модель глубокого обучения интегрированы.

    3.1. Исправление ошибок на основе S2SA

    В этом документе для построения базовой модели исправления ошибок используется модель S2SA по следующим причинам. (1) Модель S2SA является более классической моделью в технологии перевода нейронной сети, и ее положение в переводе нейронной сети эквивалентно положению word2vec в текстовом представлении. В этой модели представлен механизм Attention, который снимает ограничение, заключающееся в том, что декодер может использовать кодировщик только для окончательной фиксации векторного результата.Это позволяет декодеру сосредоточиться на входном тексте, важном для предсказания следующего целевого слова. Кроме того, вы также можете наблюдать за изменениями в матрице веса внимания, чтобы узнать исходный входной текст, соответствующий целевому слову. Это помогает углубить понимание модели. (2) Идея модели S2SA относительно проста, ее легко понять, а структура ее кода относительно проста, что ускорит развертывание модели. Даже если базовая модель не является окончательной моделью, ее можно быстро повторить, тем самым сократив ненужные временные затраты.(3) Базовую модель легче развернуть, она обычно состоит из относительно небольшого количества обучаемых параметров и может быстро сопоставлять данные без особой обработки. Самое главное — облегчить исследования; то есть большинство обнаруженных ошибок может быть проще найти ошибки в данных или дефекты модели. (4) Базовая модель способствует пониманию данных, а выявление ошибок в процессе построения базовой модели весьма конструктивно для обнаружения отклонений и конкретных ошибок в данных.(5) Базовая модель способствует пониманию задачи и помогает понять, какая часть проекта сложнее, а какая проще. Согласно этой идее, полезно определить, какой аспект модели следует улучшить, чтобы лучше решить сложную часть. Структура S2SA показана на рисунке 1.


    Вход кодировщика — это встраивание слов, а выход — состояние скрытого уровня, где кодировщик LSTM.

    Вход декодера — это встраивание слова, а выход — состояние скрытого слоя.где декодер LSTM.

    Вектор контекста представляет собой средневзвешенное значение состояния скрытого слоя.

    Вес для состояния скрытого слоя рассчитывается следующим образом:

    Вес со скрытым состоянием рассчитывается следующим образом:

    Вектор контекста, а также скрытое состояние объединяются следующим образом:

    Окончательный вывод вероятность рассчитывается следующим образом:

    3.2. Исправление ошибок на основе S2SA-BPE

    Модель S2SA, основанная на уровне слов, имеет следующие недостатки: (1) Обычно в словаре много слов, которые имеют общую словарную единицу, но имеют разные грамматические формы.(2) Есть неизвестные слова и редкие слова. Неизвестные слова относятся к словам, которых нет в словаре и которые помечены как слова OOV. Редкие слова относятся к некоторым словам в словаре, которые слишком мало раз появляются в обучающем корпусе, поэтому их нельзя полностью обучить для получения хороших векторов слов. (3) Ни в одном языке не существует идеального алгоритма сегментации слов. Отличный алгоритм сегментации слов должен уметь делить любое предложение на последовательность лексических единиц и грамматических форм. Поэтому в этой статье используется модель Seq2Seq_Attention (S2SA-BPE), основанная на уровне подслов BPE, которая эффективно решает проблему перевода неизвестных и редких слов и повышает производительность модели.Алгоритм S2SA-BPE реализует единицу представления текста, которая находится между символами и словами, а также отличается от символьных n-грамм, достигая более сбалансированного состояния с точки зрения емкости словаря.

    Парное кодирование байтов — это метод сжатия данных, в котором используется незнакомый байт для замены часто встречающегося в предложении байта. Мы используем этот алгоритм для разделения слов и объединения символов или последовательностей символов. Шаги алгоритма обучения BPE следующие: (1) инициализируется словарь символов и добавляются все символы в словарь символов.В конце слов добавляются специальные символы. (2) Подсчитываются все символы, находят наиболее часто встречающуюся пару символов и заменяют ее новым символом. (3) Каждый раз, когда он объединяется, генерируется новый символ, что означает символ n-граммы. (4) Общие символы n-грамм будут объединены в один символ в конце. (5) Окончательный размер словаря символов равен сумме начального размера и количества операций слияния. Количество операций — единственный гиперпараметр алгоритма. Структура S2SA-BPE показана на рисунке 2.


    Существующие алгоритмы сегментации слов обычно нацелены на обычные тексты и применяют стандартные алгоритмы сегментации слов для исправления английских текстов. Сегментация текстов с ошибками приведет к неправильной сегментации. Более того, сам алгоритм сегментации слов имеет проблему сегментации неоднозначности; то есть процесс сегментации слов с высокой вероятностью введет дополнительную информацию об ошибке. Кроме того, существующие модели перевода, основанные на уровне слов, обычно ограничивают размер словаря, чтобы облегчить проблему чрезмерного вычисления функции softmax.Ограниченный размер словаря приведет к тому, что редкие слова станут неизвестными словами, что повредит производительности модели. Таким образом, метод S2SA-BPE может в определенной степени облегчить вышеуказанные проблемы.

    3.3. Исправление ошибок на основе Transformer

    В этом документе строится модель исправления ошибок при письме на английском языке на основе сети Transformer из-за следующих моментов. (1) С точки зрения возможностей параллельных вычислений текущий ввод сети RNN зависит от ввода в предыдущий момент времени, что делает невозможным распараллеливание.Transformer вводит механизм Attention для уменьшения расстояния между любыми двумя символами в тексте до константы, что помогает облегчить проблему зависимости RNN от большого расстояния. А благодаря матричным операциям его параллельная вычислительная мощность также лучше, чем у RNN. (2) С точки зрения вычислительной эффективности самовнимание более эффективно с вычислительной точки зрения, чем RNN и CNN. (3) С точки зрения возможностей извлечения семантических признаков Transformer превосходит RNN и CNN. (4) С точки зрения возможности захвата признаков на большом расстоянии средство извлечения признаков CNN значительно слабее, чем Transformer.(5) С точки зрения всесторонних возможностей извлечения признаков, представленных задачами машинного перевода, Transformer имеет более высокую производительность, чем RNN.

    Основываясь на пяти вышеуказанных факторах, в этой статье была выбрана модель исправления ошибок на основе Transformer для письма на английском языке, чтобы еще больше улучшить эффект исправления ошибок. Большим преимуществом Transformer является глобальное рецептивное поле; то есть RNN/CNN может одновременно видеть только часть контекста. В Transformer каждый узел может напрямую взаимодействовать с другими узлами.Но, есть и плюсы и минусы, т.к. Трансформер не вводит сильную приору. Следовательно, требуется большой объем данных, чтобы изучить определенную статистическую взаимосвязь данных с нуля. Практика показала, что эффект Transformer на небольших наборах данных не так хорош, как у RNN/CNN. Но при наличии большого количества тренировочных данных Transformer будет иметь более высокий верхний предел.

    3.4. Стратегия обучения по учебной программе

    Обучение по учебной программе похоже на человеческий механизм обучения, то есть сначала осваиваются простые навыки, а затем осваиваются сложные.Если обучающие данные вводятся в определенном порядке, другими словами, модель сначала учится на простых данных, а затем изучает сложные данные после того, как у модели появится определенная способность, что соответствует человеческой интуиции. В то же время, с точки зрения машинного обучения, этот метод также позволяет избежать преждевременного попадания в плохое локальное оптимальное решение. Это может увеличить скорость генерации и скорость сходимости, а также найти лучший локальный минимум в невыпуклых обучающих данных.

    Метод обучения по учебной программе чувствителен к гиперпараметрам, и в этой статье используется метод обучения по учебной программе только с одним регулируемым гиперпараметром, называемый обучением по учебной программе на основе компетентности [28].

    В методе стратегии обучения этого курса есть два важных понятия: сложность и компетентность. Сложность представляет собой значение сложности обучающей выборки. Его значение определяется длиной предложения и относительной частотностью слова. Расчет производится следующим образом: где i-я выборка, – длина выборочной фразы, – относительная частотность k-го слова в выборке.

    Компетентность — это значение от 0 до 1, которое представляет прогресс обучения модели и определяется как функция состояния модели.В частности, этот метод определяет способность модели в момент времени t как долю обучающих данных, разрешенных для использования в момент времени . Обучающие выборки сортируются в соответствии с их сложностью, и модель позволяет одновременно использовать только их верхнюю часть. Линейная функция и корневая функция — это два метода расчета. Где — начальное значение, — порог шага по времени. Когда порог превышен, модель считается полностью дееспособной и является временным шагом.

    В этой статье стратегия изучения учебного плана применяется к задаче исправления ошибок при письме на английском языке для достижения цели повышения успеваемости.Модель проиллюстрирована на рисунке 3.


    В компетенцию этой статьи входит дополнение к линейной форме и корневой форме, упомянутым выше. Также предлагается метод отбора обучающих данных на основе потерь. Наиболее интуитивное отражение силы модели — потеря модели. Формула расчета следующая:

    3.5. Masked Sequence-to-Sequence Strategy

    Большинство существующих моделей предварительного обучения основаны на задачах понимания естественного языка и достигли отличных результатов, которые привлекают все больше и больше внимания.Однако в задачах последовательного создания естественного языка, таких как машинный перевод, создание сводки, автоматический вопрос и ответ, для таких задач предназначено несколько предварительно обученных моделей. В литературе [29] предложен метод предварительной подготовки для задач генерации естественного языка: предобучение маскированной последовательности к последовательности (MASS). Этот метод использует структуру кодировщик-декодер для восстановления сегмента предложения: его кодировщик случайным образом маскирует несколько последовательных признаков входного предложения. Затем декодер пытается предсказать скрытые функции, и архитектура его модели показана на рисунке 4.


    MASS предварительно обучает кодировщик и декодер в два этапа. (1) Предсказывая свойство предложения, которое замаскировано в кодировщике, MASS заставляет кодировщик понять значение свойства немаскированного предложения. (2) Маскируя вход декодера, который не маскируется в источнике, MASS заставляет декодер больше полагаться на представление источника. Чтобы лучше продвигать союз между кодировщиками.

    Метод MASS имеет следующие преимущества: (1) Сторона декодера маскирует все слова, чтобы облегчить декодеру извлечение дополнительной информации для улучшения результатов прогнозирования, тем самым облегчая совместное обучение.(2) Чтобы предоставить декодеру больше информации, кодер вынужден извлекать информацию из немаскированных слов, тем самым улучшая способность кодера извлекать информацию. (3) Декодер используется для прогнозирования скрытых непрерывных слов, что может повысить способность декодера к моделированию языка. Чтобы улучшить эффект модели исправления ошибок, в этой статье метод предварительной подготовки MASS впервые вводится в задачу исправления ошибок. В этой статье создаются данные маскирования на основе символов и слов.Следует отметить, что признаки маскируются последовательно, а не случайным образом.

    3.6. Предварительная обработка данных и расширение данных

    Причины для предварительной обработки данных и расширения данных в этом документе следующие: (1) Чем выше качество обучающих данных, тем выше производительность модели. Качество данных определяет верхний предел производительности задачи, и необходимые методы предварительной обработки данных могут использоваться для приближения к верхнему пределу производительности задачи. (2) Чем больше обучающих данных, тем лучше производительность модели.Данные являются основной движущей силой моделей нейронных сетей. Массивные обучающие данные — одна из важных причин успеха моделей нейронных сетей.

    Обработка данных необходима при разработке модели глубокого обучения, чтобы уменьшить сложность данных. Создана подходящая модель, которая поможет модели лучше соответствовать данным и увеличить скорость ее сходимости, а также повысить эффективность модели.

    Таким образом, исходя из вышеупомянутой точки зрения, в этой статье для обработки корпуса используется расстояние редактирования.Расстояние редактирования [30] также называют расстоянием Левенштейна, которое представляет собой инструмент для измерения сходства двух текстов. Его конкретное значение относится к минимальному количеству операций редактирования, необходимых для преобразования одного текста в другой. Редактирование здесь обычно включает три типа: вставка символов, удаление символов и замена символов.

    В области обработки естественного языка усиление данных обычно достигается тремя способами. (1) Прямой метод ищет данные, относящиеся к задаче, и непосредственно выполняет амплификацию данных.(2) Косвенный метод через предобучающую модель напрямую настраивает обученную модель на основе данных собственной задачи. Этот метод обычно требует более мощного оборудования. (3) Метод модификации данных, то есть четыре простых операции замены синонимов, случайной вставки, случайного обмена и случайного удаления, используется для достижения усиления данных. Но в области обработки естественного языка этот метод используется редко, потому что простые операции добавления, удаления и модификации могут легко повредить производительности модели.В эксперименте по увеличению данных в этой главе метод прямого увеличения используется для объединения различных корпусов.

    3.7. Интеграция моделей

    Интеграция моделей заключается в построении серии моделей и использовании определенной стратегии для объединения построенных моделей. Затем можно получить модель с более высокой точностью, большей стабильностью и эффектом обобщения. В настоящее время интеграция моделей стала оружием в различных соревнованиях или задачах. Существует множество существующих методов интеграции, но наиболее классическими являются методы пакетирования и укладки.Из этого также были разработаны многие методы. Основная идея Бэгинга состоит в том, чтобы случайным образом выбрать часть выборки из общей выборки с заменой на обучение и получить несколько моделей, повторив операцию несколько раз. Затем среднее значение голосуется или принимается в качестве результирующего результата. Stacking — это метод интеграции многоуровневой модели. Вход первого слоя — исходный обучающий набор, а второй слой использует выходные данные модели первого слоя в качестве обучающего набора для обучения.

    Метод ансамбля моделей, описанный в этой статье, основан на изучении метода Бэггинга. N-gram, S2SA, S2SA-BPE, Transformer, Transformer, основанный на стратегии обучения учебной программе (CL-Transformer), Transformer стратегии преобразования последовательности в последовательность на основе символов (MC-Transformer) и преобразование последовательности в маску на основе слов. стратегия последовательности Transformer (MW-Transformer) объединена для интеграции. Выходные результаты оцениваются с использованием языковой модели N-грамм. Наивысшая оценка используется в качестве конечного результата, а его мультимодельная структура интеграции показана на рис. 5.


    4. Эксперимент и обсуждение
    4.1. Экспериментальная среда

    Все модели, используемые в этой главе, представляют собой сквозные обучающие сети, и подходящая экспериментальная среда создается в соответствии с характеристиками сквозной обучающей сети. Эта статья основана на языке Python и использует платформу PyTorch для кодирования модели. Экспериментальная среда показана в таблице 1.


    Пункт Тип

    CPU Intel Core i7-8700K
    GPU NVIDIA GeForce RTX 3090ti
    Операционная система Ubuntu 20.4.2. Набор данных и метрика

    Прогноз обучения в этой статье в основном разделен на две части. Первая часть получена от Международной сети корпусов азиатских изучающих английский язык (ICNALE), а вторая часть — от Корпуса Брауна. Ожидается, что тестирование будет проводиться в основном из обучающегося корпуса.

    Оценка значения обычно используется во всем мире для оценки эффекта проверки грамматики.оценка значения также является широко используемым стандартом оценки в области обработки естественного языка, и его формула расчета: где параметр, точность и скорость отзыва. Формула расчета и выглядит следующим образом: где представляет собой количество предложений, которые действительно содержат грамматические ошибки, среди предложений, отмеченных моделью как содержащие грамматические ошибки. представляет количество предложений, не содержащих грамматических ошибок, среди предложений, отмеченных моделью как содержащие грамматические ошибки.представляет количество предложений с грамматическими ошибками, не отмеченными моделью.

    В этой статье используется вместо , потому что в практических приложениях мы больше ориентируемся на точность. В подчеркнуто, что показатель точности в два раза превышает показатель отзыва, а в случае показатель точности и показатель отзыва одинаково важны.

    4.3. Оценка S2SA

    S2SA является базовой моделью этого документа. Он использует векторы слов для представления входного текста. И кодировщик, и декодер используют двухуровневую двустороннюю сеть LSTM.Чтобы получить лучшее представление текста, используются два типа векторов слов, а именно вектор слов Word2vec и вектор слов GloVe. Результат показан на рис. 6.


    Результаты данных показывают, что производительность базовой модели, основанной на векторе слов Word2vec, немного ниже, чем у базовой модели, основанной на векторе слов GloVe. Последний обеспечивает повышение производительности на 1,1%, 1,8% и 1,6% по трем показателям эффективности. В последующих экспериментах используются векторы слов GloVe.

    4.4. Оценка по S2SA-BPE

    Для решения проблемы неизвестных и редких слов, часто встречающихся в модели на уровне слов, внедрена технология подслов BPE. Используемый инструмент сегментации слов представляет собой обученную модель подслов BPE, а остальные параметры модели соответствуют настройкам базовой модели. Чтобы проверить эффективность этой модели, сравниваются S2SA-BPE и S2SA, и экспериментальные результаты показаны на рисунке 7.


    модель, основанная на S2SA-BPE, превосходит по производительности модель, основанную на уровне слов.Улучшения трех показателей эффективности составляют 1,2%, 1,8% и 1,7%. Стратегия подслов может улучшить производительность.

    4.5. Оценка стратегии обучения по учебной программе

    Стратегия обучения по учебной программе имитирует человеческий механизм обучения, то есть сначала усваиваются простые знания, а затем усваиваются сложные знания. Этот метод обучения может снизить вероятность попадания в локальное оптимальное решение и ускорить скорость сходимости модели. Ввод модели заключается в том, что значение сложности входного текста меньше, чем текущее значение способности модели, и три эксперимента устанавливаются в соответствии с различными методами расчета компетентности.Это линейный метод, корневой метод и метод потерь, а остальные согласуются с параметрами модели Transformer. Результат показан на рисунке 8.


    Можно видеть, что стратегии обучения по учебной программе могут эффективно повысить эффективность исправления ошибок при письме на английском языке. Следует отметить, что по сравнению с традиционным методом Transformer, независимо от того, какая стратегия может обеспечить повышение производительности. Но по сравнению с линейным и корневым методами метод потерь, разработанный в этой статье, может обеспечить наилучшее улучшение производительности.Это доказывает эффективность этого дизайна в этой статье.

    4.6. Оценка на модели Masked Sequence-to-Sequence

    Метод предварительной подготовки используется для косвенного увеличения размера набора данных. Кодер и декодер обучаются совместно, маскируя модель «последовательность за последовательностью», нарушая ограничение, заключающееся в том, что модель предварительного обучения может обучать только определенную часть. Модель сначала использует предварительно обработанный корпус для предварительного обучения, а часть предварительного обучения можно разделить на две части.Одна представляет собой модель, основанную на уровне слов, а другая — модель, основанную на уровне слов. Чтобы сравнить эти два разных метода, в этой статье проводится сравнительный эксперимент, результаты которого показаны на рис. 9.


    Можно видеть, что стратегия MASS может эффективно повысить эффективность исправления ошибок при письме на английском языке. Следует отметить, что по сравнению с традиционным методом Transformer, независимо от того, какая стратегия может обеспечить повышение производительности. Но по сравнению со словесным методом метод char, разработанный в этой статье, может обеспечить наилучшее улучшение производительности, которое может достигать 0.7%, 1,1% и 1,2% прироста точности, отзыва и .

    4.7. Оценка предварительной обработки данных и амплификации данных

    В этой статье предварительная обработка данных и амплификация данных выполняются на данных, используемых в эксперименте. Для проверки эффективности этого метода обработки данных в данной работе проводится сравнительный эксперимент. Производительность каждой модели с обработкой данных и без обработки данных сравнивается, и экспериментальные результаты показаны на рисунке 10.CL-T — это CL-трансформер. MC-T — это MC-трансформер. MW-T – это MW-трансформер.


    Можно видеть, что после использования методов предварительной обработки данных и усиления данных для каждой отдельной модели эффективность исправления ошибок модели будет соответственно улучшена. Этот эксперимент доказывает эффективность метода обработки данных в этой статье.

    4.8. Оценка мультимодельной агрегации

    Модель исправления ошибок записи, разработанная в этой статье, представляет собой модель агрегации, которая агрегирована из S2SA, S2SA-BPE, Transformer, CL-Transformer, MC-Transformer и MW-Transformer.Чтобы проверить эффективность этой модели агрегирования, в этом документе сравнивается отдельная модель с агрегированной моделью. Полученные результаты приведены в таблице 2.


    Модель

    S2SA 89,5 77,7 84,8
    S2SA-BPE 90,7 79,5 86.5
    Трансформатор 91,0 80,8 86,9
    CL-Трансформатор 91,8 81,9 88,2
    МС-трансформатор 91,7 81,9 88,1
    MW-трансформатор 91,5 81,7 87,4
    Наши 92,5 84,3 89,5

    данные показывают, что модель агрегации может достичь лучших производительность по сравнению с каждой отдельной моделью.Это доказывает надежность и корректность алгоритма исправления ошибок англоязычного письма на основе модели агрегации, предложенной в данной статье.

    4.9. Сравнение с другими методами

    Для дальнейшей проверки эффективности метода в этом документе модель агрегирования сравнивается с другими методами исправления ошибок при письме на английском языке. Сравниваемые методы в этой работе включают наивную байесовскую модель (NBM), модель дерева решений (DTM), модель максимальной энтропии (MEM) и KNN.Результат показан в таблице 3.

    97.8


    Метод

    НБМ 79,8 68,1 73,5
    DTM 84.0267 84.3 72.567 72.0267
    Mem 87,5 81.4 81.4 84.0267 84.9
    KNN 89.3 82.1 82.1 85.8
    наши 92.5 92.5 89.5 9 89.5

    По сравнению с другими методами исправления ошибок, метод агрегации, разработанный в этой статье лучшее выступление. По сравнению с лучшим из перечисленных методов KNN три показателя эффективности были улучшены на 3,2%, 2,2% и 3,7% соответственно.

    5. Заключение

    С развитием искусственного интеллекта, компьютерных наук и технологий технологии обработки естественного языка быстро развивались, обеспечивая теоретическую и техническую основу для интеллектуальной поддержки английского языка.В последующем появилось большое количество программного обеспечения для обучения и репетиторства. Как важная часть изучения английского языка, письмо стало трудной задачей для учащихся в процессе обучения. Для студентов сила умения использовать английскую письменность напрямую влияет на уровень владения английским языком. В то же время это также повлияет на навыки чтения и разговорной речи на английском языке. Эта статья, основанная на глубокой нейронной сети, посвящена разработке интеллектуальной модели для исправления различных ошибок в письме на английском языке.Это может быть использовано не только для автоматической проверки и корректировки написанного на английском языке, но также позволяет учащимся достичь цели самостоятельной практики. Прежде всего, в этом документе определяется базовая модель S2SA. Затем предлагается модель S2SA-BPE, основанная на алгоритме подслова BPE. После этого мы использовали горячую сеть Transformer, чтобы построить модель исправления ошибок для письма на английском языке. И стратегия обучения по учебному плану и стратегия маскирования от последовательности к последовательности вводятся для повышения производительности модели.Затем улучшается производительность модели, основанная на обработке и расширении данных. Наконец, вводится метод интеграции моделей для эффективного объединения различных разработанных подмоделей. Это может еще больше повысить производительность модели.

    Доступность данных

    Используемые наборы данных можно получить у соответствующего автора по обоснованному запросу.

    Конфликт интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

    Благодарности

    Эта работа была поддержана Департаментом образования провинции Аньхой, исследованием системы обучения талантов «четыре в одном» для специалистов по деловому английскому языку, основанной на концепции OBE (проект №.2020 jyxm1323) и открытый офлайн-курс «Интегрированные навыки делового английского» (проект № 2019kfkc142).

    Исследование метода автоматического исправления ошибок в письме на английском языке на основе глубокой нейронной сети

    . 2022 10 марта; 2022:2709255. дои: 10.1155/2022/2709255. Электронная коллекция 2022.

    Принадлежности Расширять

    Принадлежности

    • 1 Железнодорожный профессионально-технический колледж Чжэнчжоу, Чжэн Чжоу, Хэнань 450000, Китай.
    • 2 Школа иностранных языков, Университет Чучжоу, Чучжоу 239000, Аньхой, Китай.
    • 3 Колледж науки и техники автоматизации, Южно-Китайский технологический университет, Гуанчжоу 510640, Гуандун, Китай.
    Бесплатная статья ЧВК

    Элемент в буфере обмена

    Ланжи Ченг и соавт.Компьютер Intel Neurosci. .

    Бесплатная статья ЧВК Показать детали Показать варианты

    Показать варианты

    Формат АннотацияPubMedPMID

    .2022 Mar 10;2022:2709255. doi: 10.1155/2022/2709255. eCollection 2022.

    Affiliations

    • 1 Zhengzhou Railway Vocational & Technical College, Zheng Zhou, Henan 450000, China.
    • 2 Школа иностранных языков, Университет Чучжоу, Чучжоу 239000, Аньхой, Китай.
    • 3 Колледж науки и техники автоматизации, Южно-Китайский технологический университет, Гуанчжоу 510640, Гуандун, Китай.

    Элемент в буфере обмена

    Полнотекстовые ссылки Параметры отображения цитирования

    Показать варианты

    Формат АннотацияPubMedPMID

    Абстрактный

    Являясь одним из наиболее широко используемых языков в мире, английский язык играет жизненно важную роль в общении между Китаем и миром.Однако изучение грамматики английского языка — сложный и длительный процесс для изучающих английский язык. Особенно при письме на английском языке изучающие английский язык неизбежно будут делать различные грамматические ошибки при письме. Поэтому крайне важно разработать модель исправления различных ошибок письма в английском языке. Это может быть использовано не только для автоматической проверки и корректуры английских текстов, но также позволяет учащимся достичь цели самостоятельной практики. В этой статье строится модель исправления ошибок письма на английском языке и применяется к реальной системе для реализации автоматической проверки и исправления ошибок письма в английском сочинении.В этой статье используется модель глубокого обучения Seq2Seq_Attention и модель трансформатора для устранения ошибок глубокого уровня. Статистическое обучение сочетается с глубоким обучением и использует метод интеграции моделей. Выходные данные каждой модели отправляются в языковую модель n-грамм для оценки, и в качестве выходных данных выбирается наивысшая оценка.

    Авторские права © 2022 Lanzhi Cheng et al.

    Заявление о конфликте интересов

    Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

    Цифры

    фигура 1

    Структура S2SA.

    фигура 2

    Структура S2SA-BPE.

    Рисунок 3

    На основании учебной программы обучения…

    Рисунок 3

    Основано на рамочной диаграмме модели обучения учебной программы.

    Рисунок 3

    Основано на рамочной диаграмме модели обучения учебной программы.

    Рисунок 4

    Схема архитектуры метода MASS.

    Рисунок 4

    Схема архитектуры метода MASS.

    Рисунок 4

    Схема архитектуры метода MASS.

    Рисунок 5

    Диаграмма структуры интеграции с несколькими моделями.

    Рисунок 5

    Диаграмма структуры интеграции с несколькими моделями.

    Рисунок 5

    Диаграмма структуры интеграции с несколькими моделями.

    Рисунок 6

    Оценка S2SA для разных…

    Рисунок 6

    Оценка S2SA для разных векторов слов.

    Рисунок 6

    Оценка S2SA для разных векторов слов.

    Рисунок 7

    Оценка S2SA-BPE.

    Рисунок 8

    Оценка стратегии обучения по учебному плану.

    Рисунок 8

    Оценка стратегии обучения по учебному плану.

    Рисунок 8

    Оценка стратегии обучения по учебному плану.

    Рисунок 9

    Оценка стратегии замаскированной последовательности к последовательности.

    Рисунок 9

    Оценка стратегии замаскированной последовательности к последовательности.

    Рисунок 9

    Оценка стратегии замаскированной последовательности к последовательности.

    Рисунок 10

    Оценка предварительной обработки данных и…

    Рисунок 10

    Оценка предварительной обработки данных и усиления данных.

    Рисунок 10

    Оценка предварительной обработки данных и усиления данных.

    Все фигурки (10)

    Рекомендации

      1. Цзе С.Ю., Чен С.Х., Чанджэн М. Интеграция технологии виртуальной реальности видеозахвата в физически интерактивную среду обучения для изучения английского языка. Компьютеры и образование . 2010;55(3):1346–1356.
      1. Ким Т.-Ю. Демотивация изучения английского языка корейскими учащимися начальной школы: сравнительное исследование. Обзор образования в Азиатско-Тихоокеанском регионе. 2011;12(1):1–11. doi: 10.1007/s12564-010-9113-1. — DOI
      1. Каррейра Дж.М., Одзаки К., Маэда Т. Мотивационная модель изучения английского языка учащимися начальной школы в Японии. Система . 2013;41(3):706–719. doi: 10.1016/j.system.2013.07.017. — DOI
      1. Chang C.C., Yan C.F., Tseng J.S. Восприятие удобства расширенной модели принятия технологий: мобильные технологии и изучение английского языка для студентов колледжей.Австралазийский журнал образовательных технологий. 2012;28(5):809–826. doi: 10.14742/ajet.818. — DOI
      1. Fageeh A.I. Использование учащимися EFL ведения блога для развития навыков письма и улучшения отношения к изучению английского языка: предварительное исследование.Журнал языка и литературы. 2011;2(1):31–48.

    Показать все 30 ссылок

    термины MeSH

    • Нейронные Сети, Компьютер

    LinkOut — больше ресурсов

    • Полнотекстовые источники

    • Исследовательские материалы

    [Икс]

    Укажите

    Копировать

    Формат: ААД АПА МДА НЛМ

    «Исправление ошибок для автомобильных телематических систем» Самера Захема

    Отдел

    Электротехника и вычислительная техника

    Аннотация

    Одним из преимуществ передачи данных по голосовому каналу сотовой сети является надежная передача высокоприоритетных данных в режиме реального времени в случае критических жизненных ситуаций.Важной реализацией этого варианта использования является общеевропейский автомобильный стандарт eCall, который уже используется с 2018 года. Это первый международный стандарт мобильного экстренного вызова, который был принят во многих регионах Европы и мира. Другие страны мира в настоящее время работают над развертыванием аналогичной системы экстренной связи, например, в России и Китае. Кроме того, ежегодно проводится множество экспериментов и дорожных испытаний для подтверждения и улучшения требований к системе.Результаты показали, что на данный момент требования недостижимы, а показатель успешной доставки данных в экстренных случаях составляет всего 70%.

    Внутриполосный модем eCall передает экстренную информацию от бортовой системы (IVS) по голосовому каналу системы связи в реальном времени с коммутацией каналов на пункт общественной безопасности (PSAP) в случае столкновения. Голосовой канал характеризуется нелинейным вокодером, предназначенным для сжатия речевых сигналов. Кроме того, многолучевое замирание, вызванное окружающими зданиями и холмами, приводит к серьезным искажениям сигнала и вызывает задержки в передаче информации о чрезвычайной ситуации.Поэтому для надежной передачи данных по голосовым каналам внутриполосный модем модулирует данные в речеподобные (SL) сигналы и использует мощный код прямой коррекции ошибок (FEC) для обеспечения передачи в реальном времени.

    В этой диссертации производительность внутриполосного модема eCall с турбокодированием сначала оценивается через канал адаптивного белого гауссовского шума (AWGN) и адаптивный многоскоростной (AMR) голосовой канал. Используемая модуляция представляет собой биортогональную импульсно-позиционную модуляцию (BPPM).{-6} при скорости сжатия AMR 7,4 кбит/с требуемое отношение сигнал-шум (SNR) составляет 5,5 дБ для надежного модема, а для быстрого модема требуется SNR 7,5 дБ.

    С другой стороны, изучается эффект затухания в канале eCall. Было показано, что распределение замираний не следует распределению Рэлея. Производительность внутриполосного модема оценивается через AWGN, AMR и канал с замираниями. Результаты сравниваются с каналом с рэлеевскими замираниями. Анализ показывает, что после регулировки мощности в речевом канале все еще существуют сильные замирания.Эти результаты объясняют большие задержки и сбои в передаче аварийных данных на PSAP. Таким образом, стандарту eCall необходимо пересмотреть свои требования, чтобы учесть влияние замирания на передачу модулированных сигналов. Результаты могут быть непосредственно применены для разработки систем экстренной связи в реальном времени, включая модуляцию и кодирование.

    Рекомендуемая ссылка

    Захем, Самер, «Исправление ошибок в автомобильных телематических системах» (2020). Диссертации государственного университета Уэйна . 2516.
    https://digitalcommons.wayne.edu/oa_dissertations/2516

    Код исправления ошибок для использования в компьютерах космических аппаратов

    [1] А. Л. Вампола, М. Лориенте, Д. К. Уилкинсон: IEEE Trans.Нукл. наук, Vol. 41(6)(1994), стр. 2383.

    [2] CI Underwood, MK Oldfield: IEEE Trans. Нукл. наук, Vol. 47 (2000), стр. 647.

    [3] К. И. Андервуд, Дж. В. Уорд, К. С. Дайер и А. Дж. Симс: IEEE Trans. Нукл. наук, вып. 39(6)(1992), стр.1817.

    [4] Ю.Бентутоу: IEEE Trans. Нукл. науч. Том. 53(3) (2006), стр.1022.

    [5] Р. Кога, С. Д. Пинкертон, Т. Дж. Ли: IEEE Trans. Нукл.наук, Vol. 40 (1993): стр. 1491.

    [6] Ю. Йорозу, М. Хирано, К. Ока и Ю. Тагава: IEEE Transl. Дж. Магн., том. 2 (1987), стр. 740.

    [7] Б. Элспас, Р. А. Кратко: IRE Trans. Сообщить. Теория, Том. 8 (1962), стр. 39.

    автоматическое исправление ошибок — перевод на немецкий язык – Linguee

    Светодиод включается при обнаружении ошибки и остается включенным в течение

    […] ок. 1 с после t h e автоматическое исправление ошибок h a s .

    schaeper.com

    Die LED wird bei Feststellung einer Strung eingeschaltet und leuchtet

    […] nach Ab sc hlu der autostischen Fehlerkorrektur noc h ок. 1 с нач.

    schaeper.com

    Инновационно интегрированные функции

    […]

    для повышения надежности и безопасности данных, помогите улучшить

    […] доступ к данным, целостность данных a n d автоматическое исправление ошибок .

    Transtec.de

    Инновационная интеграция функций для

    […]

    Datenzuverlssigkeit und Sicherheit helfen mit, den Datenzugriff, die

    […] Datenintegrit t und d т.е. autotisch e Fehlerkorrektur z u verb 0
  • 4 esse 9.0004

    Transtec.de

  • Автоматическое исправление ошибок

    inubit.com

    Автоматическое оборудование Fehlerbehebung

    inubit.com

    После t h e автоматическое исправление ошибок h a s светодиод […]

    выключен, светодиод Info остается включенным до считывания номера ошибки (см. главу 5).

    schaeper.com

    N ach ein er автоматическая коррекция rl isch t di es e LED, […]

    die Hinweis-LED bleibt an bis zu einem Auslesen der Fehler-Nummer (vgl. Kap. 5).

    schaeper.com

    Если вы не устанавливали лимиты или если установленные лимиты не были превышены,

    […]

    любые новые ошибки связаны исключительно с многоуровневой ценой

    […] определение и может быть удален wi t h автоматическое исправление ошибок .

    help.sap.com

    Wenn sie hier keine gesetzt haben oder die gesetzten nicht berschritten wurden, sind die neu aufgetretenen berschreitungen

    […]

    einzig auf die mehrstufige Preisermittlung zurckzufhren

    […] und kn ne n mi t de r autotischen Fehlerbehebung bes eitigt we

    05 5rd

    5

    help.sap.com

    I f n o автоматическое исправление ошибок i s p Аварийный […]

    остается включенным постоянно.

    schaeper.com

    [F alls kei ne autotische Fehlerkorrektur mg lich is t, leuchtet…]

    умирают светодиодные натянутые постоянные.

    schaeper.com

    Когда вы это сделаете, tur n o n автоматическое исправление ошибок s o

    5 система 90 […]

    может удалить ошибки, приводящие к превышению пороговых значений.

    help.sap.com

    [Schalten Si e da bei di e autotische F ehlerbehebung e in, dami 90s 5 ..]

    die Ursachen der Schwellwertberschreitungen beheben kann.

    help.sap.com

    Инструмент AVG Scan Disk для анализа и тестирования жесткого диска

    […] целостность с opti на a l автоматическое исправление ошибок .

    avgmalaysia.com

    AVG ScanDisk Tool для анализа и проверки

    […] Festplattenintegritt m it opt iona le r Automatic Fehlerkorrektur .

    avgmalaysia.com

    Есть

    […] три дифференциала re n t автоматическая коррекция ошибок s t ra […]

    можно использовать в зависимости от типа ошибки.

    help.sap.com

    ES GIBT DREI VE RSCHI EDE NE Automatische FE HLE RBEHE BU NGSSTRETTETETETHEN, […]

    die je nach Fehlerart angewendet werden knnen.

    help.sap.com

    AVG Scan Disk для анализа и тестирования жесткого диска

    […] целостность, с opti на a l автоматическое исправление ошибок .

    avg.com

    AVG Scan Disk для анализа и проверки

    […] Festplattenintegritt mit o ption ale r Automaticischer Fehlerkorrektur .

    avg.com

    Для развертывания важных для бизнеса серверов в Snow Leopard Server добавлена ​​поддержка чтения и записи для высокопроизводительной 128-битной файловой системы ZFS, которая включает в себя расширенный

    […]

    функции, такие как хранилище

    […] пул, избыточность данных nc y , автоматическое исправление ошибок , d

    4 yn 9 том…]

    и снимки.

    apple.com

    Fr unternehmenskritische Serverumgebungen bietet Snow Leopard Server Lese- und Schreibuntersttzung fr das leistungsstarke 128-Bit-ZFS-Dateisystem, das fortschrittliche

    […]

    Функции с

    […] Складское хранилище, DAT EN Redun Redun Dan Z, Automatische Fehlerkorrektur, D yn ISCH E …]

    и моментальные снимки umfasst.

    apple.com

    На экране «Отрицательная цена» u nd e r Автоматическое исправление ошибок , y […]

    эта ошибка.

    help.sap.com

    In dem Bild

    […] Отрицательный R Preis : Automatische Fehlerbehebung Legen SIE D IE Bhanandlung D IE SES Fehlers DUR CH DAS System Fest.

    help.sap.com

    Автоматическое исправление ошибок u s in g логический файл

    its-service.de

    Automatische Fehlerkorrektur be r e ine L og ik-Datei

    its-service.de

    Кроме того , a n автоматическая коррекция ошибок a l go rithm, which…]

    также делает частично поврежденные коды читаемыми, обеспечивая доступ ко всей информации в любое время.

    greiner-bio-one.com

    E i n Automaticischer F ehlerkorrekturalgo -rit hmus , der auch […]

    teilweise beschdigte Codes noch lesbar macht, sorgt zustzlich

    […]

    dafr, dass alle Informationen jederzeit abrufbar sind.

    greiner-bio-one.com

    автоматическое исправление ошибок b y t система

    помощь.sap.com

    Automatische Fehlerbehebung dur ch das S ys tem

    help.sap.com

    a l l автоматическая коррекция ошибок (смещение траекторий через зондирование совместного наблюдения, лазерная камера?

    almacam.ком

    Die Integration der spezifischen Funktionen fr die Kalibrierung der Zelle und der Teileprogramme bercksichtigt die Autocorrekturfunktionen des Roboters (Ausrichten der Bahnen mit Sensoring oder der Naht folgend, Laserkamera, ?

    de.almacam.com

    В Несходимости

    […] С экраном цикла u nd e r Автоматическое исправление ошибок , y

    5 ou 90.0…]

    отдельные соединения

    […]

    цикла/циклов должны быть отрезаны последовательно.

    help.sap.com

    In dem Bild Keine

    […] Konvergenz B EIM Z YKL Z YKL US: Automatische Fehlerbehebung L EGE N S IE FE ST , OB Die […]

    einzelnen Verbindungen des

    […]

    Zyklus/der Zyklen sukzessive aufgeschnitten werden sollen.

    help.sap.com

    Оптический энкодер Evalua bl e , автоматическая коррекция ошибок

    ru.nanotec.com

    оптик

    […] Энкодер a uswe rtb ar, автоматическая коррекция

    de.nanotec.com

    Автоматическое исправление ошибок b y t he Система (Библиотека SAP)

    справка.sap.com

    Automatische Fehlerbehebung dur ch das S ys tem (SAP-Bibliothek)

    help.sap.com

    Duden Korrektor4QuarkXPress не только проверяет орфографию, грамматику, расстановку переносов, пунктуацию,

    […]

    ярлыка и

    […] [варианты/стили написания- t h e автоматическая коррекция ошибок c o rr все preects…]

    типов ошибок, как старые,

    […]

    сегодня неизвестные стили письма или неправильное использование букв само по себе.

    codeco.com

    In der deutschen Spache prft der neue Duden Korrektor4QuarkXPress nicht nur Rechtschreibung, Grammatik, Silbentrennung, Zeichensetzung,

    […]

    Abkrzungen, Schreibvarianten и

    […] Schrei bs til — di e Automatic Fehlerkorrektur kor rige rt selbststndig […]

    все vordefinierten

    […]

    gngigen Fehlertypen wie alte, heute ungltige Schreibweisen oder die fehlerhafte Verwendung der -Schreibung в документе QuarkXPress Dokument.

    codeco.com

    Вы должны либо вручную постобработать

    […] ошибки или se t a n автоматическое исправление ошибок i n t он постобработка…]

    варианта.

    help.sap.com

    Sie mssen entweder eine manuelle Fehlernachbearbeitung durchfhren oder in den

    […] Nachbearbeitung so ption en ein e autotische F ehlerbehebung einstellen .

    help.sap.com

    Он сочетает в себе очень точный мониторинг жидкости

    […] с мульти-л ev e l автоматическое исправление ошибок . T он количества […]

    жидкость, извлеченная из пипетки

    […]

    можно точно контролировать, измеряя кривые давления.

    www.apartis.com

    Sie integriert eine sehr przise

    […]

    Flssigkeitsberwachung с

    […] einer me hr stufi gen autotischen Fehlerkorrektur. ber di e Messung […]

    фон Druckkurven в пипетке

    […]

    knnen die entnommenen Flssigkeitsmengen exakt kontrolliert werden.

    www.apartis.com

    Включает измерение видео и

    […] качество звука it y , автоматическое исправление ошибок t e st s, надежность […]

    и лазерные тесты, а также

    […]

    тестовых шаблона для субъективной оценки качества.

    burosch.de

    Dazu gehren Messungen von Bild-

    […] u nd Audioqu alit t , Fehlerkorrektur, Zu verl ssi 5 […]

    und Lasertests sowie Testbilder для субъективного Beurteilung.

    burosch.de

    Автоматическое исправление ошибок b y t he Система (SAP […]

    Библиотека — Функции Nestl)

    help.sap.com

    Automatische Fehlerbehebung d urch das S […]

    (SAP-библиотека — Nestl-Funktionen)

    help.sap.com

    Приемник световой сигнализации

    […] LSA (дополнительно) wi t h автоматическое исправление ошибок f o r …]

    локализации автомобиля

    lawo.info

    Lichtsignalbeeinflussung

    […] LSA (OP Ti Onal ) Mi ) MI T Automatischer Fehlerkorrektur Bei DE R FAH RZ EUUGAUTONOMEN

    Lavo.info

    Изюминка этой «умной» системы смешивания газов: независимая система

    […] управление включает di n g автоматическое исправление ошибок e n su res high process…]

    безопасности.

    wittgas.com

    Der Clou dieses Intelligenten»

    […]

    Gasmischsystems: Die selbststndige

    […] Systemkon tr olle mit Automaticischer Fehlerkorrektur g ew hrlei st et grte […]

    Prozesssicherheit.

    wittgas.com

    Кроме того автоматически

    […] определение семи значений характеристик, а также l a s автоматическая коррекция ошибок , t

    4 модули для дальнейшего использования…]

    советуйте своим клиентам.

    visureal.eu

    Ne be n der Automatischen ERFAS ERFAS SU NG VON Sieben Messwerten SOWI E DER Automat ISCH EN Fehlerkorrektur ST EHEN IHN RU Weitere […]

    Модуль компетентности

    […]

    Beratung Ihrer Kunden zur Verfgung.

    визуально.ЕС

    Эти функции предоставляют подробные

    […]

    информация о физическом лице

    […] процессы, три gg e r автоматическое исправление ошибок a n d свободно сообщать […]

    выбираемых канала связи.

    inubit.com

    Diese Stellen Detaillierte Informationen ber

    […]

    die einzelnen Prozesse zur

    […] Verfgu ng , lei ten Automaticisc h Fehlerkorrekturen e in un d inf

    5 […]

    ber frei whlbare Kommunikationswege.

    inubit.com

    Это программное обеспечение AL LO W C S C AN N в G , Исправление ошибок , c om объединение данных, заполнение пробелов и т.д.[…]

    LPX EZ Studio экспортирует

    […]

    3D-моделей в виде пиксельного облака, что позволяет использовать его в приложениях САПР.

    rolanddg.be

    Diese Soft WA Re S ORGT F R Automatisches SC R NE N, Fehlerausbesserung, D ATEN ZUSUSAMMENFGUNG, L EE Rstellenausflleung [ …]

    ув.LPX

    […]

    EZ Studio экспортирует 3D-модель как Punktewolke, которая находится в CAD-программах, проверенных временем.

    rolanddg.be

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.