开源最强中文纠错大模型，超越华为17个点！

文本纠错任务在审查、写作任务中至关重要，以前的纠错大多采用小模型进行训练，例如BART、T5、BERT等，但是小模型的泛化性较差，需要在不同领域训练不同的小模型进行纠错，为此我们使用200万数据进行大模型的训练，经过验证我们在
GitHub – masr2000/NaCGEC数据集上，F1值比华为高17个点，遥遥领先，下面从三个方面进行详细的技术说明：数据集（涵盖业界所有的开源数据）、评估结果、使用方法，欢迎star，后续会持续更新纠错模型。