I datorer är stavningskontroll processen att upptäcka och ibland ge stavningsförslag för felaktigt stavade ord i en text. I grund och botten är en stavningskontroll ett datorprogram som använder en ordlista för att utföra stavningskontroll. Ju större ordboken är, desto högre är feldetektionsfrekvensen. Det faktum att stavningskontroller är baserade på vanliga ordböcker, de lider av data sparseness problem eftersom de inte kan fånga stora ordförråd av ord inklusive riktiga namn, domänspecifika termer, tekniska jargonger, speciella akronymer, och terminologier. Som ett resultat av detta uppvisar de en låg feldetekteringsfrekvens och lyckas ofta inte hitta några större fel i texten. I detta dokument föreslås en ny kontextkänslig rättningsmetod för att upptäcka och korrigera fel som inte är ord och ord i digitala textdokument. Tillvägagångssättet går runt datastatistik från Google Web 1T 5-gram datauppsättning som består av en stor volym av n-gram ordsekvenser, extraherade från World Wide Web. I grund och botten består den föreslagna metoden av en feldetektor som detekterar felstavningar, en kandidatstavningsgenerator baserad på en tecken 2-gramsmodell som genererar korrigeringsförslag och en felkorrigerare som utför kontextuell felkorrigering. Experiment som utfördes på en uppsättning textdokument från olika domäner och som innehöll felstavningar visade en enastående felkorrigeringsfrekvens för stavfel och en drastisk minskning av både fel som inte är ord och fel i riktiga ord. I en ytterligare studie ska den föreslagna algoritmen parallelliseras för att sänka beräkningskostnaden för feldetekterings- och korrigeringsprocesserna.
De flesta av de tidigare verken vid upptäckt och korrigering av riktiga fel delas in i två kategorier: 1. baserade på statistiska metoder REF och 2.
Context-sensitive Spelling Correction Using Google Web 1T 5-Gram Information
{'venue': 'Computer and Information Science, Vol. 5, No. 3, May 2012', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}