Kinesisk stavningskontroll är en viktig komponent för många NLP-applikationer, inklusive ordprocessorer, sökmotorer, och automatisk uppsats betygsättning. Men jämfört med stavningskontroller för alfabetiska språk (t.ex. engelska eller franska), kinesiska stavningskontroller är svårare att utveckla, eftersom det inte finns några ordgränser i kinesiska skriftsystem, och fel kan orsakas av olika kinesiska inmatningsmetoder. Kinesisk stavningskontroll innebär att automatiskt upptäcka och korrigera stavfel, ungefär motsvarande felstavade ord på engelska. Liu m.fl. (2011) visar att människor har en tendens att oavsiktligt generera stavfel som låter liknande (t.ex. *  till [cuo zhe] och... [cuo zhe]), eller ser likadana ut (t.ex., * till [gu nan] och... [kun nan]). Metoderna för stavningskontroll kan i stort delas in i två typer: regelbaserade metoder (Ren et al., 2001; Jiang et al., 2012) och statistiska metoder (Hung & Wu, 2009; Chen, 2010). Regelbaserade metoder använder kunskapsresurser såsom ett lexikon för att identifiera ett ord som ett skrivfel. Statistiska metoder tenderar att använda en stor enspråkig corpus för att skapa en språkmodell för att validera korrektionshypoteser. Betrakta meningen "ensam" [xin shi hen zhong yao de] som är korrekt. Det är dock troligt att en regelbaserad modell med identiskt uttal kommer att betraktas som ett fel. I statistiska metoder, " till" och " till" är en bigram som har hög frekvens i en enspråkig corpus, så vi kan avgöra att " till" är inte ett skrivfel trots allt. I detta dokument föreslår vi en modell som kombinerar regelbaserade och statistiska metoder. Sannolikt fel, som föreslås av den regelbaserade detektionsmodulen, verifieras med hjälp av en modell för statistisk maskinöversättning (SMT). Vår modell behandlar stavningskontroll och korrigering som ett slags översättning, där skrivfel översätts till korrekt stavade ord enligt översättningens sannolikhet och språkmodellens sannolikhet. Vi beskriver tre moduler för att lösa problemet med kinesisk stavningskontroll: ordsegmentering, feldetektering och felkorrigering. Den första modulen segmenterar inmatningsmeningen till ordpolletter i ett försök att minska sökrymden och sannolikheten för falskt alarm. Den andra modulen upptäcker sannolika fel i segmenterade tokens. Varje sekvens av två eller flera entonsord anses innehålla ett fel. Översegmentering kan dock leda till felaktigt identifierade fel. Till exempel, fraser som "engagera" [chao shi zhi cai] tenderar att vara översegmenterad till " ena eller andra" som kan leda till falska larm. Så vi använder ytterligare lexikon objekt och minska risken för att generera falska larm.
REF delade upp korrigeringsuppgiften i två deluppgifter att lösa.
機器翻譯為本的中文拼字改錯系統 (Chinese Spelling Checker Based on Statistical Machine Translation)
{'venue': 'ROCLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}