以MSR语料为例进行标准化评测。评测流程为：训练、预测、计算准确率。输出代码

在使用Microsoft Research (MSR)语料库进行文本标准化评测时，通常涉及以下几个步骤：

1. **数据准备**:
- 首先，你需要下载MSR提供的语料库，它可能包含未经处理的标准文本和需要标准化的非标准文本样本。
- 数据预处理：对文本进行清洗，例如去除特殊字符、数字、标点符号，统一大小写等。

2. **模型训练**:
- 使用Python语言（如TensorFlow或PyTorch），你可以构建一个自然语言处理（NLP）模型，比如基于规则的标准化算法或深度学习模型（如LSTM或Transformer）来学习如何将非标准文本转化为标准形式。
- 比如，如果你选择使用深度学习，可以编写类似这样的代码片段：

   import tensorflow as tf
   model = TextNormalizationModel()  # 初始化模型结构
   model.compile(optimizer='adam', loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy())  # 编译模型
   train_dataset = load_train_data(MSR_train_path)  # 加载训练数据
   model.fit(train_dataset, epochs=NUM_EPOCHS)  # 训练模型

3. **预测与评估**:
- 对测试集或验证集应用训练好的模型进行标准化预测。

   test_dataset = load_test_data(MSR_test_path)
   predictions = model.predict(test_dataset)

- 计算准确率：比较预测结果和实际标准文本，可以用准确率（Accuracy）、编辑距离或其他度量方法评估模型性能。

   correct_count = sum(predictions == test_labels)  # 假设test_labels是真实标签
   accuracy = correct_count / len(test_labels)
   print("Accuracy:", accuracy)