Korrigering för stavning är en välkänd uppgift i Natural Language Processing (NLP). Automatisk stavningskorrigering är viktigt för många NLP-applikationer som webbsökmotorer, textsammanfattning, känsloanalys etc. De flesta metoder använder parallella data från bullriga och korrekta ordkartläggningar från olika källor som träningsdata för automatisk stavningskorrigering. Indikiska språk är resurser och har inte sådana parallella data på grund av låg mängd frågor och icke-existens av sådana tidigare genomföranden. I denna artikel visar vi hur man bygger en automatisk stavningskorrigering för resurshanteringsspråk. Vi föreslår en sekvenstill följd av djupinlärningsmodell som utbildar end-to-end. Vi utför experiment på syntetiska dataset som skapats för indiska språk, Hindi och Telugu, genom att införliva stavfel som begåtts på teckennivå. En jämförande utvärdering visar att vår modell är konkurrenskraftig med den befintliga stavningskontroll- och korrigeringstekniken för indiska språk.
I samma forskningslinje föreslår REF en uppmärksamhetsmodell med en dubbelriktad karaktärsbaserad LSTM encoder-dekoder utbildad end-to-end för Hindi och Telugu stavningskorrigering med hjälp av syntetiska datauppsättningar.
Automatic Spelling Correction for Resource-Scarce Languages using Deep Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}