Vi använder teckenbaserad statistisk maskinöversättning för att korrigera användarsökningar i e-handelsdomänen. Utbildningsdata extraheras automatiskt från händelseloggar där användare åter utfärdar sina sökfrågor med potentiellt korrigerad stavning inom samma session. Vi visar resultat på en test uppsättning som kommenterades av människor och jämföra mot online autokorrigering kapacitet på tre ytterligare webbplatser. Sammantaget, de metoder som presenteras i detta papper överträffa fullt produktifierade stavningskontroll och autokorrigering tjänster i form av noggrannhet och F1 poäng. Vi föreslår också nya utvärderingssteg baserade på hämtade sökresultat på de korrigerade frågorna i termer av kvantitet och relevans.
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. REF, de utför statistisk maskinöversättning på karaktär bigrams på interna sökfråga dataset.
Spelling Correction of User Search Queries through Statistical Machine Translation
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}