Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

From Rule-based Proofreader Beta Opravidlo to AI-powered Opravidlo 2.0

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A90244%2F25%3A10513793" target="_blank" >RIV/00216208:90244/25:10513793 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00216224:14210/25:00142279

  • Výsledek na webu

    <a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=2-wEfHti9c" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=2-wEfHti9c</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.2478/jazcas-2025-0026" target="_blank" >10.2478/jazcas-2025-0026</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    From Rule-based Proofreader Beta Opravidlo to AI-powered Opravidlo 2.0

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The demand for accurate and error-free written communication in Czech has led to the development of automated proofreading tools. Beta Opravidlo, a rule-based online proofreader launched in 2022, demonstrated high precision and recall in correcting Czech texts. However, its reliance on predefined linguistic rules limited recall and processing speed. With advancements in machine learning and large language models (LLMs), a transition toward AI-powered proofreading became necessary. This article explores the evolution from Beta Opravidlo to Opravidlo 2.0, integrating deep neural networks to enhance correction capabilities. We discuss proofreading as a machine learning task, compare traditional rule-based and neural approaches, and challenges such as explainability, system integration or computational requirements. The most effective solution is a hybrid approach combining rule-based precision with AI-driven adaptability. Opravidlo 2.0 aims to improve recall, optimize inference time, and extend support to other Slavic languages. This interdisciplinary effort highlights the potential of AI-powered proofreading to set new standards in language correction and usability.

  • Název v anglickém jazyce

    From Rule-based Proofreader Beta Opravidlo to AI-powered Opravidlo 2.0

  • Popis výsledku anglicky

    The demand for accurate and error-free written communication in Czech has led to the development of automated proofreading tools. Beta Opravidlo, a rule-based online proofreader launched in 2022, demonstrated high precision and recall in correcting Czech texts. However, its reliance on predefined linguistic rules limited recall and processing speed. With advancements in machine learning and large language models (LLMs), a transition toward AI-powered proofreading became necessary. This article explores the evolution from Beta Opravidlo to Opravidlo 2.0, integrating deep neural networks to enhance correction capabilities. We discuss proofreading as a machine learning task, compare traditional rule-based and neural approaches, and challenges such as explainability, system integration or computational requirements. The most effective solution is a hybrid approach combining rule-based precision with AI-driven adaptability. Opravidlo 2.0 aims to improve recall, optimize inference time, and extend support to other Slavic languages. This interdisciplinary effort highlights the potential of AI-powered proofreading to set new standards in language correction and usability.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>SC</sub> - Článek v periodiku v databázi SCOPUS

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    60203 - Linguistics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Jazykovedný Časopis

  • ISSN

    0021-5597

  • e-ISSN

    1338-4287

  • Svazek periodika

    76

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    SK - Slovenská republika

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    290-299

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105025805021