引言文本自动校对技术是指通过计算机技术对文本进行自动校对和纠错，文本校对在自然语言处理研究中的语料库构建、语音识别、语音合成、文字识别及问答系统等领域具有重要的应用价值。自20世纪60年代，国外开始了文字拼写检查研究，目前其技术已基本成熟，并开发了一些优秀的拼写检查系统。近年来中文文本校对技术研究也取得了较好的成果。2018年卓利艳[1]采用条件随机（ConditionalRandomFields,CRF）和n-gram散串相结合的联合查错模型对中文字词进行校对，最终检测层的准确率达到了95.8%。2020年龚永罡等[2]提出了基于Seq2Seq和Bi-LSTM设计的中文文本校对模型，并通过公开的数据集进行了不同模型的对比实验，该模型有效处理了长距离的错误以及语义错误，显著提升了中文文本校对模型性能。2021年郭可翔等[3]通过应用基于多通道CNN和BiGRU的模型研究了中文字词级文本错误检测，同时采取L2正则化和dropout策略来防止模型过拟合，实验表明该方法有效优化了汉文文本校对性能。藏文文本校对研究相比于英汉文起步晚，始于20世纪90年代。目前藏文文本校对研究成果主要集中在拼写检查方面，其技术趋于成熟，能够满足实际应用需求。1998年扎西次仁[4]通过使用藏文音节表和词表加拼写规则和虚词搭配规则，在DOS操作系统上设计了一个藏文拼写检查系统。2002年王维兰等[5]藏文文本校对技术研究进展普哇拉毛尼玛扎西*道吉扎西王超（西藏大学信息科学技术学院西藏拉萨850000）摘要随着信息技术的迅速发展和互联网的广泛应用，越来越多的藏文信息以电子文档形式存储，电子文档的校对技术已成为自然语言处理中的重要任务。目前藏文文本自动校对的方法主要有基于规则方法、统计方法及深度学习的方法。文章较为系统地分析和阐述了藏文文本自动校对方法，重点介绍了基于规则和深度学习的藏文文本校对模型和方法，探讨了当前藏文文本校对技术中存在的问题及未来展望。关键词自然语言处理；藏文文本；文本校对；深度学习DOI:10.16249/j.cnki.2096-4617.2023.02.011中图分类号TP391.1文献标识码A文章编号2096-4617（2023）02-099-006收稿日期：2022-06-28基金项目：科技创新2030新一代人工智能重大项目（2022ZD0116101）；西藏大学校级科研培育计划项目（ZDQMJH22-01）.第一作者简介：普哇拉毛，女，藏族，甘肃甘南人，西藏大学信息科学技术学院硕士研究生，主要研究方向为藏文信息处理。通讯作者简介：尼玛扎西，男，藏族，西藏拉萨人，西藏大学信息科学技术学院教授，博...
