1、项目介绍
技术栈：python语言、Django框架、数据分析、Echarts可视化、深度学习纠错模型
意义：用“Django+Bi-LSTM+CRF”打造Web端多格式文本纠错系统，支持句子/图片双输入，一键纠错、弹窗回显、后台批量管理，适合毕设、出版编辑、内容审核。

研究背景：中文同音、近形、语法错误频发，人工逐字校对耗时；传统规则库覆盖有限，缺少离线、可训练、带可视化管理的轻量方案。

研究意义：系统开源、部署简单，高校可作NLP课程案例，出版社可嵌入编校后台，政府可挂公文质检，实现学术与商业双重落地。

2、项目界面
（1）识别文本管理

（2）文本在线纠错

（3）纠错结果，弹窗显示纠错后内容

（4）后台管理

（5）登录

（7）首页数据图表

3、项目说明

3、项目说明
关键词：文本纠错、深度学习、Bi-LSTM、CRF、Echarts可视化、Django全栈、毕业设计源码

系统采用Django MVT架构，前端Bootstrap+HTML实现文本框输入、图片上传、纠错按钮触发；后端Bi-LSTM+CRF模型针对中文错别字、语法错误、格式偏差进行训练，支持句子/段落/图片三种纠错模式。文本纠错秒级返回，弹窗高亮对比错字与改字；图片纠错基于OCR提取文本后纠错，标注改字位置。后台管理集成文本、图片、用户信息增删改查，Echarts图表展示纠错量、错误类型分布、用户调用趋势。用户登录保护数据隐私，支持分组权限分配。整套代码完全开源、注释详尽，Docker一键部署，5分钟可本地运行，是自然语言处理、软件工程、内容审核等专业毕业设计的优质蓝本，也可扩展为公文质检、出版编辑、在线教育纠错等商业场景。

4、核心代码

5、源码获取方式

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