人机结合校对模式在图书校对中的应用研究

G230; 由于校对要求的不断变化,导致校对工作的有效性难以得到保证,基于此,文章提出人机结合校对模式在图书校对中的应用研究.考虑到校对工作的复杂性,利用静态分解策略将其分解为若干个独立校对任务,并以适应度为基础构建了任务间的协作机制,通过机器学习提取机制中发生改变的校对目标,并通过人工核对的方式确认改变的准确性,实现对机制中校对目标的更新处理.在此基础上,匹配待校对文本与校对目标,当匹配度达到[0.65,1.00]区间时,计算机对其进行自主修订,对非自主修订区间的内容,通过人工的方式进行校对,并将最终的校对结果作为计算机校对学习的数据,实现校对机制的更新.测试结果表明,设计方法校对结果的准确性可以达到94.29％以上.