语言模型文本纠错方法缺陷

这是关于语言模型文本纠错方法缺陷的说明，用大白话总结缺陷：

1. 漏判 “增减字”：比如原句多了字（“我 爱吃饭” 多空格算错但难识别）、少了字（“我爱饭” 少 “吃”），这种方法搞不定。
2. 阈值难调：打分阈值高了，该改的错没改；阈值低了，乱改原意（比如 “我买苹果”→“我卖苹果”，模型可能误判替换）。
3. “错别字库” 不全：总有新错别字 / 生僻混淆字（比如网络新梗、方言错字），库很难覆盖全。
4. 模型 “水土不服”：比如医学文本用通用语言模型纠错，专业术语可能被改错（“心肌梗塞” 被改成 “心肌堵塞”）。
5. 连续错字难搞：像 “今 天 上 午” 写成 “金 天 商 午”，连续错会让模型彻底懵圈，纠错效果暴跌。

最后例子 “今天上午→今天商务”，就是模型误判替换，改变原意，典型体现 “阈值难调 + 可能改原意” 的缺陷～

简单说，这种文本纠错方法 对 “增减字、阈值、错别字库、专业场景、连续错字” 这些情况很头疼，实际用起来有不少坑！