Sammanhangsfel definieras som användningen av ett felaktigt, om än giltigt, ord i en viss mening eller sammanhang. Traditionella stavningskontroller flagga felstavade ord, men de brukar inte försöka identifiera ord som används felaktigt i en mening. Vi undersöker användningen av Latent Semantic Analysis för att korrigera dessa felaktigt använda ord och resultaten jämförs med tidigare arbete baserat på en Bayesian klassificerare. Spellingskontrollerna finns nu tillgängliga för alla större ordbehandlingssystem. Men dessa stavningskontroller fångar bara fel som resulterar i felstavade ord. Om ett fel resulterar i ett annat, men felaktigt ord, kommer det att gå oupptäckt. Det kan till exempel lätt misstolkas som tystlåtet. En annan typ av fel uppstår när en författare helt enkelt inte vet vilket ord av en uppsättning homofoner 1 (eller nära homofoner) är den rätta för ett visst sammanhang. Till exempel, användningen av påverkan och effekt är ofta förvirrad. Även om orsaken är annorlunda för de två typerna av fel, kan vi behandla dem på liknande sätt genom att undersöka de sammanhang i vilka de förekommer. Följaktligen görs ingen ansträngning för att skilja mellan de två feltyperna och båda kallas kontextuella stavfel. Kukich (1992a; 1992b) rapporterar att 40–45 % av de observerade stavfelen är kontextuella fel. Orduppsättningar som ofta missbrukas eller misstolkas för varandra identifieras som förväxlingsuppsättningar. Således, från våra tidigare exempel, { tyst, helt} och { påverka, effekt} är två separata förvirring uppsättningar. I detta dokument introducerar vi Latent Semantic Analysis (LSA) som en metod för att korrigera kontextuella stavfel för en given samling av förvirringsuppsättningar.
REF har använt sig av den semantiska likhet som framställs av Latent Semantic Analysis.
Contextual Spelling Correction Using Latent Semantic Analysis
{'venue': 'Applied Natural Language Processing Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}