【案例】江苏凤凰报刊：自然语言处理，让作文批改更轻松！

价值成果

基于百度自然语言处理技术开发的作文智能批改功能在上线后受到了教师用户的大量好评，智能批改系统在对学生作文预批后可检测出文中常见的错别字、标点误用及语法问题，高亮提示并给出修改建议，极大地减轻了教师批改作文的工作量，提升了批改效率。据用户调研显示，使用作文智能批改系统后，教师每次批改作文（以全班40篇习作计算）的时间相较之前可缩短1~2小时。

案例故事

核心诉求

不管是在传统作文教学还是网络化作文教学中，批改都是教师最费心思、最伤脑筋、最耗时间的环节，语文教师的工作量很大一部分来源于批改作文，除了要评估学生的写作技巧和思想格调之外，还要花费大量时间去逐字逐句检查和纠正学生的遣词造句、语言规范等等。 作文教学要想实现网络化和信息化，需要先从克服批改工作的烦琐和低效开始。因此，如何借助AI技术有效辅助作文批改，减轻用户负担，提升教学效率，是在线写作教学平台的核心诉求。

解决方案

通过接入百度依存句法分析、DNN语言模型和文本纠错，对学生上传的作文文本进行机器学习和测评，判断作文语句是否通顺、用词是否合理，遣词造句是否符合客观语言表达习惯。通过接入百度文本纠错接口，对学生的作文文本进行错别字验证，识别出文本中有错误的片段，进行错误提示并给出正确的文本建议。

本案例中使用产品：DNN语言模型、依存句法分析、文本纠错

DNN语言模型:https://ai.baidu.com/tech/nlp_basic/dnnlm_cn

依存句法分析:https://ai.baidu.com/tech/nlp_basic/dependency_parsing

文本纠错:https://ai.baidu.com/tech/nlp/text_corrector