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BERT模型，作为自然语言处理领域的突破性技术之一，在文本纠错中展现了显著的优势。它通过深入理解句子的上下文关系，提高了对错误信息的识别和纠正能力。实验证明，BERT模型能显著提升纠错的准确性，尤其在处理长距离依赖问题时表现优异。然而，其应用也面临一些挑战，如数据标注成本高、计算资源需求大等。未来，随着技术的不断进步和优化，相信BERT模型将在文本纠错领域发挥更大的作用，为信息处理提供更高质量的服务。
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