I detta dokument presenteras en integrerad, end-to-end-strategi för online-korrigering av stavning för textinmatning. Online stavningskorrigering avser stavningskorrigering som du skriver, i motsats till efter-redigering. Onlinescenariot är särskilt viktigt för språk som rutinmässigt använder translittereringsbaserade textinmatningsmetoder, såsom kinesiska och japanska, eftersom önskade måltecken inte kan matas in alls om de inte finns med i listan över kandidater som tillhandahålls genom en inmatningsmetod, och stavfel hindrar dem från att visas i listan. Till exempel kan en användare skriva suesheng av misstag för att betyda xuesheng "student" i kinesiska; befintliga inmatningsmetoder misslyckas med att konvertera denna felstavade inmatning till önskat mål kinesiska tecken. I detta dokument föreslår vi en enhetlig strategi för problemet med stavning av korrigering och translitterering baserad teckenkonvertering med hjälp av ett tillvägagångssätt inspirerat av den frasbaserade statistiska maskinöversättningsramen. På frasen (substring) nivå, k mest sannolika pinyin (Romanized Chinese) rättelser genereras med hjälp av en monoton dekoder; på meningsnivån, inmatning pinyin strängar är direkt translittereras till mål kinesiska tecken av en dekoder med hjälp av en loglinear modell som hänvisar till funktionerna i båda nivåerna. En ny metod för att automatiskt ta fram parallella träningsdata från användartangentslagsloggar presenteras också. Experiment på kinesisk pinyinkonvertering visar att vår integrerade metod minskar teckenfelsfrekvensen med 20% (från 8,9% till 7,12%) jämfört med tidigare toppmoderna baserat på en bullrig kanalmodell.
REF föreslog en translitterering baserad teckenmetod med hjälp av ett tillvägagångssätt inspirerat av frasbaserad statistisk maskinöversättning ram och uppnått bra prestanda i online stavningskorrigering.
A Unified Approach to Transliteration-based Text Input with Online Spelling Correction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}