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稿件审核的论述

对准确率要求高，对敏感词汇要求较多，传统人工校对已难以负荷如此庞大繁杂的文稿数量。但稿件审核是建立在对用户使用场景充分调研而研发的一款智能的文本纠错系统，它依托于大数据和自然语言处理、深度学习等技术，能够对相关稿件在发布前发布后也可以进行自动化、智能化的错敏检测，且拥有支持设置禁用词、敏感词、正词和错词等的自定义词库，减少日常内容运营的工作负担，降低内容出错风险。

稿件审核的核对

确保内容规范，助力有效办公：政务网站和政务新媒体发布涉及敏感等风险的内容，关乎政务部门的公信力，除了常规的错词检测，需要校对更多错误类型。在上一个场景中，清源对文稿的核对、纠错等功能亦可应用到政务公开信息及公文等文稿的校对上，以确保内容规范维护政务信息内容公信。在自定义文本检测词库中，支持设置禁用词、敏感词、正词和错词等，用户可根据自身需求补充词库，以实现更准的文本检测。这一栏功能便可一键剔除违规词，规范文稿内容。

稿件审核的审核 

融为一体树模型和神经元网络模型的优点，既保证检验结果的准确度，又确保文章内容秒级处理高速运转，阻拦下的有疑问內容会开展下一步模型剖析。依据涉时事新闻有关刻画模型、地域鉴别模型等各式各样检验模型开展重要剖析。智能化校正程序模块，会造成相符合的校正方案计划方案，包括音/形相近错误、涉政术语错误、地名错误等各个方面的校正审核。