Главная
Проверка на речевые ошибки онлайн: Проверка орфографии онлайн, исправление ошибок

Проверка на речевые ошибки онлайн: Проверка орфографии онлайн, исправление ошибок

Содержание

Пишем правильно: онлайн-сервисы для проверки орфографии

Иногда при составлении текстов мы просто не замечаем опечаток или ошибок, хотя они обязательно найдутся. Для исправления этого недоразумения существуют онлайн-сервисы проверки орфографии. Советуем пользоваться ими, особенно когда цена ошибки текста слишком велика: важный документ, большой тираж полиграфии и так далее.

Конечно, даже умный компьютер не идеален. Бывает сервис подчеркивают специфические термины, которые не знает и не указывает на смысловое содержание предложения. Но и это можно решить, если пользоваться сразу несколькими сайтами, так можно добиться максимального результата. Орфографические ошибки можно проверить Орфограммкой, Яндекс.Спеллером или Languagetool, подкорректировать оформление – Типографом, а об устранении стилистических ошибок позаботится Главред.

Главред (glvrd.ru)


Один из самых популярных сервисов.

Его функционал разработан для усовершенствования рекламных, информационных, новостных материалов, писем, коммерческих предложений, пресс-релизов. Нормальным текстом считается значение от 7 баллов и выше. Советы Главреда помогают очистить текст от словесного мусора, необъективной оценки, клише или фраз, которыми пользуются только провинциальные журналисты. Примерно то же самое умеет созданная автором Главреда программа test-the-text, а автор – небезызвестный Максим Ильяхов.

На сайте можно провести онлайн работу над ошибками и узнать, насколько в лучшую (или худшую) сторону изменился текст. Пользуйтесь без фанатизма и без погони за максимальной оценкой. Опытные копирайтеры говорят, что после проверки и правок текст становится более информативным и понятным.

Орфограммка (orfogrammka.ru)


Платный сервис, который выявляет орфографические, грамматические, пунктуационные, стилистические, речевые и смысловые ошибки. Он поможет избавиться от тавтологии, варваризмов, найти и исправить опечатки, подобрать синонимы и даже расставить буквы «ё». За один раз можно проверить сразу текст объемом до 40 тысяч символов.

Languagetool (languagetool.org)

Расширение устанавливается в браузер для проверки орфографии и грамматики. Умеет работать с документами в MS Word, LibreOffice, Google Docs, браузерами Firefox и Chrome.

Этот инструмент, предназначенный для выявления орфографических, грамматических, стилистических и других ошибок, удобен своей простотой, а также многоязычностью. Он поддерживает более 20 языков.

Яндекс.Спеллер (tech.yandex.ru/speller/)


Яндекс.Спеллер находит и выделяет орфографические ошибки в текстах на русском, украинском и английском языках. Система узнает слова с несколькими ошибками, а при анализе правильности написания слов учитывает контекст.

Можно работать онлайн или встроить его в браузер.

Орфограф (artlebedev.ru/orfograf/)


Созданный студией Артемия Лебедева «Орфограф» проверяет правильность текстов, написанных на русском и английском языках. Не включенные в словарь приложения слова выделяются цветом, который можно выбрать самостоятельно. Проверяются отдельные тексты или целые веб-страницы. Артемий плохого не посоветует.

Meta.ua (translate.meta.ua/ru/orthography/)


Сервис от meta.ua бесплатно проверяет русские, украинские и английские тексты на правописание и предлагает варианты замены неизвестных ему слов. Простая и удобная программка.

Типограф (typograf.ru)


Типограф помогает готовить тексты к размещению на сайтах: исправляет кавычки, неразрывные пробелы, спецсимволы, корректирует опечатки, проверяет правильность слов. Авторы заверяют, что программа способна автоматически исправлять около 95–99% неточностей. Бесплатным сервисом можно пользоваться до 1 июня, потом он станет платным.

И бонусом для проверки уникальности советуем Контент-Вотч, Текст.ру.


Правила русского языка, которые мы не можем запомнить: как решить эту проблему?


Найти лексические ошибки онлайн – Telegraph


Найти лексические ошибки онлайн

====================================

>> Перейти к скачиванию

====================================

Проверено, вирусов нет!

====================================

Проверка ошибок онлайн поможет найти ошибки и опечатки в тексте. Проверка текста на ошибки пригодится при анализе любого текста, если вы.

Бесплатный онлайн инструмент для проверки грамматики, лексики и исправления. грамматических и стилистических ошибок в английских текстах.

Программа для большинства найденных грамматических ошибок. На этой странице доступна форма для онлайн проверки орфографии и грамматики.

Проверка орфографии онлайн предназначена для быстрого нахождения ошибок и правильного написания слов как на компьютере, так и на телефоне.

проверка правописания онлайн. 8 360 179 179 слов проверено за все время работы сервиса. 78 883 031 грамматических и орфографических ошибок.

Онлайн проверка орфографии и исправление ошибок позволит бесплатно проверить правописание текста.

На нашем сайте вы можете выбрать профессионального корректора по проверке текстов на орфографию, который поможет найти ошибки в тексте.

Онлайн проверка часто нужна, когда нужно подготовить какой-нибудь текст, не допустив в нем ошибок. Сервис не только проверяет правильность.

Полезные ресурсы, на которых онлайн можно проверить пунктуацию и орфографию.

3.Мы уделяем большое значение образованию наших студентов. (Мы уделяем большое значение качеству образования наших.

GrammarBase – это онлайн сервис для проверки грамматики в текстах. GrammarBase проверяет тексты на орфографические ошибки.

Обзор сервисов онлайн проверки правописания. И время от времени будет совершать грамматические и пунктуационные ошибки.

Бесплатная проверка английского текста на ошибки. Проверка грамматики и орфографии происходит в режиме онлайн и позволяет сделать ваш текст.

Инструменты · Проверка орфографии · Проверка орфографии Семантический анализ текстаПроверка уникальностиОнлайн-проверка уникальности.

Нужно автоматически исправить ошибки в объемном тексте? Онлайн автокорректор текста. Проверка орфографии онлайн, исправление ошибок в.

Ginger s world class grammar checker, an online tool that will correct any mistake. Ginger исправляет грамматические и орфографические ошибки, а также.

Проверить текст на орфографические и синтаксические ошибки можно как в. Она, конечно же, уже смирилась с этим, но все же я стараюсь найти.

Лексические ошибки – нарушение правил лексики, прежде всего – употребление слов в. Онлайн-курс «Русский язык». А теперь вы можете потренироваться и найти речевые ошибки в данной статье или.

Рассмотрели лексические ошибки текстов на сайтах и указали несколько полезных ресурсов, которые помогут избавиться от ошибок. На этом ресурсе можно быстро найти любой словарь. Онлайн-проверка.

С помощью Яндекс.Спеллер можно найти и исправлять орфографические ошибки в русском, английском и украинском тексте.

Как протестировать точность механизма распознавания речи (ASR) и количество ошибок в словах

Прежде чем вкладывать кучу денег в внедрение службы ASR, важно убедиться, что вы выбрали лучший вариант для себя. Вы должны выбрать продукт, который обеспечивает максимальную точность для желаемого варианта использования, принимая во внимание другие соответствующие факторы, такие как цена, поддержка клиентов, простота использования и поддержка иностранных языков.

Проблема в том, что хотя каждый сервис объявляет свой собственный «ожидаемый» коэффициент ошибок, трудно определить, как именно они его рассчитали и насколько хорошо он будет обобщаться на ваши данные. Хорошо известно, что частота ошибок в словах сильно различается в зависимости от типов текстовой транскрипции и стандартизации. К счастью, Rev предоставляет инструмент, который позволяет единообразно подсчитывать количество ошибок в словах для пакетов текстовой транскрипции. Таким образом, вы можете сравнить выходные данные каждой службы ASR на идентичных данных, чтобы точно оценить, какой из них лучше всего подходит для вашего варианта использования.

Некоторые первоначальные соображения

Прежде чем приступить к тестированию различных механизмов ASR, необходимо помнить о нескольких вещах.

  1. Используйте данные тестирования, соответствующие вашему варианту использования. Это означает, что если вы планируете использовать службу ASR для расшифровки подкастов, используйте аудио из одного из ваших шоу для теста! Не используйте случайный аудиоклип или видео, которые вы нашли в Интернете.
  2. Используйте образец файла достаточной длины. Вам нужно что-то, что длится как минимум несколько минут, а лучше меньше часа.
    Длиннее — это хорошо, но тестирование займет больше времени и, вероятно, даст лишь незначительные преимущества. Вам просто нужно что-то достаточно длинное, чтобы охватить разнообразный набор слов и тем.
  3. Если вы предполагаете, что ваш исходный звук будет содержать техническую, иностранную или другую необычную терминологию, убедитесь, что ваш тестовый файл аналогичен. То же самое касается фонового шума и акустики окружающей среды.

После того, как вы определились с исходным файлом, вам нужно будет отправить его во все механизмы распознавания речи, которые вы хотите протестировать, и получить обратно созданные стенограммы. Получив их в любом формате (чаще всего это текстовый файл), вы можете перейти к следующему шагу.

Загрузка исходного кода FSTAlign и образа Docker

Rev создала инструмент под названием FSTAlign, который можно использовать для простого выравнивания и сравнения частоты ошибок в словах в расшифровках. Первое, что нужно сделать, это клонировать репозиторий git на локальный компьютер. Это даст вам доступ к исходному коду на случай, если вы захотите просмотреть или изменить реализацию инструмента. Однако это не обязательно для запуска инструмента (для этого мы будем использовать Docker).

Получить FSTAlign Word Error Rate Tester

Затем вам нужно перейти в этот каталог и выполнить следующую команду:

 git submodule update --init --recursive

Это обновит все подмодули, загруженные в репозиторий.

Использование Docker

Мы будем использовать Docker для запуска инструмента FSTAlign. Docker хорош тем, что упаковывает все библиотеки, необходимые для инструмента, в виртуальный контейнер. Это здорово, потому что это означает, что вам не нужно ничего устанавливать (кроме Docker), вам просто нужно извлечь и запустить предоставленный образ Docker.

Чтобы загрузить образ, запустите

 docker pull revdotcom/fstalign

По мере загрузки вы должны увидеть что-то вроде этого.

Загрузка тестовых данных

Мы также будем использовать некоторые тестовые данные, предоставленные Rev, хотя, конечно, в какой-то момент вам придется использовать свои собственные данные. Данные Rev размещены в этом репо. Весь репозиторий довольно большой, поэтому вместо этого мы сделаем то, что называется разреженной проверкой , что позволит нам загружать только интересующие нас подкаталоги. Сначала запустите следующее в своем терминале.

 mkdir наборы речевых данных
cd наборы речевых данных
git инициировать
git remote add -f origin https://github.com/revdotcom/speech-datasets.git

На этом этапе наш локальный репозиторий все еще будет пуст, но Git получит соответствующие объекты. Все, что осталось, это проверить те, которые мы хотим. Для этого нам нужно кратко обновить наш git config с помощью следующей команды:

 git config core.sparseCheckout true

Теперь нам просто нужно указать, какие папки мы хотим получить локально, указав их в .git/ файл info/sparse-checkout. Идите вперед и запустите следующее:

 эхо-заработок21/выход/* >> .git/info/sparse-checkout
эхо-заработок21/transcripts/nlp_references/* >
 
> .git/info/sparse-checkout

Это говорит Git вытащить все подкаталоги выходного каталога в нашу локальную файловую систему, а также папку «transcripts/nlp_references», которая содержит справочные тексты. Наконец, чтобы выполнить извлечение, запустите

 git pull origin main

Теперь у вас должен быть доступ к выходной папке и всем подпапкам. Они содержат стенограммы разговоров о доходах компании, созданные шестью различными поставщиками распознавания речи: Amazon, Google, Microsoft, Rev, Speechmatics и Kaldi. Выходные данные были преобразованы в файлы «.nlp» для использования с инструментом FSTAlign.

Получить FSTAlign Word Error Rate Tester

Использование FSTAlign

Использовать инструмент FSTAlign очень просто. Ознакомьтесь с выводом команды справки FSTAlign.

 Вер. FST Выравнивание
Использование: ./fstalign [ОПЦИИ] [ПОДКОМАНДА]
Параметры:
  -h,--help Распечатать это справочное сообщение и выйти
  --help-all Развернуть всю справку
  --version Показать версию fstalign.
Подкоманды:
  wer Получите WER между эталоном и гипотезой.
  align Производит выравнивание между файлом NLP и вводом, подобным CTM.

Мы видим, что есть две основные команды: «wer» и «align». Тот, который мы будем использовать, — это «wer», который берет расшифровку стенограммы и ссылку и вычисляет частоту ошибок в словах стенограммы, относящейся к ссылке. Команда «выравнивание» производит выравнивание двух, что полезно, если вы хотите углубиться. Однако это выходит за рамки данного руководства.

Запуск FSTAlign

Теперь давайте запустим инструмент. Это легко сделать с помощью Docker, в частности с помощью команды «docker run». Единственный трюк заключается в монтировании наших локальных каталогов в контейнер, чтобы у Docker был доступ к нашим файлам расшифровки. Во-первых, убедитесь, что вы находитесь в корневом каталоге «speech-datasets». Затем выполните следующую команду из вашего терминала

 docker run -v $(pwd)/earnings21/output/:/fstalign/outputs -v $(pwd)/earnings21/transcripts/nlp_references/:/fstalign/references -it revdotcom/fstalign

Это глупо, так что мы сломаем его. «Docker run» просто говорит докеру запустить указанный контейнер. «-i» говорит ему работать в интерактивном режиме, что позволяет нам перейти в оболочку докера и запустить fstalign вручную. Флаг «-t» указывает тег образа, который мы хотим запустить. Для нас это «revdotcom/fstalign», то есть изображение, которое мы вытащили ранее. Наконец, два флага «-v» позволяют нам монтировать наши локальные файлы в интерактивный контейнер. Мы загружаем как выходные данные, так и ссылки. Флаг «-v» требует абсолютных путей, поэтому мы добавляем к относительному пути «$(pwd)».

Узнайте о наборе данных Rev’s Earnings-21

После запуска этой команды вы должны оказаться внутри контейнера с установленным fstalign. Потрясающий! Введите «ls», чтобы увидеть, как все выглядит. Вы должны получить вывод, который выглядит примерно так:

 CMakeLists.txt bin build outputs references sample_data src test третья сторона

Инструмент fstalign установлен в папке build. Чтобы запустить его, выполните следующую команду.

 ./build/fstalign wer --ref references/4320211. nlp --hyp outputs/google/4320211.nlp

Флаг «–ref» указывает путь к справочному файлу, т. е. к «правильному» выводу, созданному транскриптором-человеком. Флаг «–hyp» указывает путь к «предложенному» выводу, созданному службой распознавания речи. В этом случае мы проверим вывод системы Google ASR на первой из расшифровок телефонных разговоров о доходах. Когда вы запустите команду, вы должны получить вывод, который выглядит примерно так. (нажмите на изображение, чтобы увидеть код)

На третьем снимке экрана вы можете увидеть процент ошибочных слов, напечатанный для всех 10 говорящих во время разговора. Вуаля, вот оно! Это все, что вам нужно знать, чтобы использовать инструмент. Теперь вы можете выполнять сравнения WER для всех ваших тестовых аудиофайлов и для всех рассматриваемых систем ASR.

ASR Accuracy Rates

Этот инструмент помогает разработчикам проводить собственные тесты точности и коэффициента ошибок для всех систем автоматического распознавания речи, доступных сегодня на рынке. Rev часто тестирует самые большие и популярные ASR на рынке и неизменно считает, что Rev AI является наиболее точным.

Попробуйте Rev AI API преобразования речи в текст бесплатно

Преобразование речи в текст для учащихся с ограниченными возможностями, приложения, инструменты и программное обеспечение