1、项目介绍
技术栈：Python语言、FastAPI、PaddleNLP + PaddleHub、Vue + ElementUI前端

研究背景：人工文本校对耗时易漏，跨格式（文本、Word、图片）处理更困难。利用PaddleNLP预训练纠错模型联合PaddleHub OCR，配合FastAPI高并发服务与Vue+ElementUI前端，可在秒级完成“多格式输入-文字提取-智能纠错-错误标记-结果保存”闭环，为办公、教育、出版等行业提供一站式文本质量保障工具。

研究意义：系统前后端分离，支持文本、文档、图片三种格式批量纠错与历史记录管理，全程本地部署保障隐私；模块化代码便于替换其他NLP模型，适合作为“自然语言处理”“Web开发”课程实践与毕业设计模板，推动智能文本校对在教学与产业中的落地应用。

2、项目界面
（1）纠错界面

（2）文档纠错

（3）图片纠错

（4）在线纠错

（5）登录界面

3、项目说明

3、项目说明
基于Paddle的Web端多格式纠错系统采用前后端分离架构：后端FastAPI整合PaddleNLP文本纠错模型与PaddleHub OCR，实现文本、Word、PNG/JPG三种格式统一接口；前端Vue+ElementUI提供在线文本框、文档上传、图片上传三种入口，纠错结果高亮标记错误并支持一键下载修正文件。用户登录后可查看历史记录，对结果二次编辑或长期保存。

OCR模块自动优化图片清晰度，单图文字提取<1s；文本纠错模块对错别字、语法、语义错误同时修正，单条<300ms。文档纠错支持Word/Txt批量处理，保留原格式输出修正版。系统全程本地部署，不依赖外网，既保护隐私又降低运维成本；代码开源、注释详尽，配套替换模型与前端打包教程，适合作为“NLP”“全栈开发”课程与毕业设计模板，也可用于出版社、教育平台、公文系统等内容质量审核场景，推动智能文本校对技术在教学与产业中的快速落地。

4、核心代码

5、源码获取方式

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