Ett felsöknings- och korrigeringsprogram baseras på tre huvudkomponenter: en ordbok (eller referensordlista), en felmodell och en språkmodell. Medan större delen av uppmärksamheten i litteraturen har riktats mot språkmodellen, visar vi hur förbättringar i någon av de tre komponenterna kan leda till betydande kumulativa förbättringar i systemets övergripande prestanda. Vi utvecklar halvautomatiskt en ordbok på 9,3 miljoner helt böjda arabiska ord med hjälp av en morfologisk transducer och en stor corpus. Vi förbättrar felmodellen genom att analysera feltyper och skapa en redigeringsavståndsbaserad re-ranker. Vi förbättrar även språkmodellen genom att analysera bullernivån i olika datakällor och välja den optimala delmängd som systemet ska tränas på. Test och utvärdering experiment visar att vårt system avsevärt överträffar Microsoft Word 2010, OpenOffice Ayaspell och Google Docs.
Det arbete som beskrivs i REF använder Gigaword corpus för att stödja uppgiften att stava feldetektering och korrigering.
Improved Spelling Error Detection and Correction for Arabic
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}