Traditionell forskning om stavningskorrigering i naturligt språk bearbetning och informationssökning litteratur bygger främst på fördefinierade lexikon för att upptäcka stavfel. Men denna metod fungerar inte bra för webbsökning stavning korrigering, eftersom det inte finns någon lexikon som kan täcka den stora mängd termer som förekommer över webben. Nyligen utförda arbeten visade att med hjälp av sökfrågor loggar hjälper till att lösa detta problem i viss utsträckning. Sådana metoder kan dock inte hantera sällan använda frågetermer väl på grund av data gleshet problem. I detta dokument föreslås en ny metod för användning av webbsökningsresultat för att förbättra den befintliga fråge stavning korrigering modeller enbart baserat på frågeloggar genom att utnyttja den rika informationen på webben relaterade till frågan och dess topprankade kandidat. Experiment utförs baserat på verkliga frågor slumpmässigt provtagna från sökmotorns dagliga loggar, och resultaten visar att vår nya metod kan uppnå 16,9 % relativ F-mätning förbättring och 35,4 % total felfrekvens minskning i jämförelse med baslinjemetoden.
REF påpekar att denna metod lider av data sparseness problem genom att statistiken för sällsyntare termer är opålitliga, och föreslår att använda webbsökresultat som utökad kontextuell information.
Improving Query Spelling Correction Using Web Search Results
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}