计算机科学与应用|基于大模型深度语义理解的智能内容纠错系统针对传统网页内容纠错效率低下、语义理解能力不足，以及现有方法难以兼顾大规模数据采集与深度语义分析的问题，设计并实现了一种创新的、端到端的自动网页语义纠错报告系统。该系统有效整合了现有网络爬虫、分布式任务队列、多线程并发以及大语言模型的深度语义推理技术，解决了网页内容自动化语义级纠错这一全新复杂应用问题，实现了从网页数据采集到错误报告生成的完整闭环流程。通过模块化“子处理器”设计，支持插件化扩展与多模态输入；利用任务队列与线程池协同，缓解爬虫高速抓取与模型推理的速度差异。该系统目前主要针对特定新闻类网页结构