Abstract-I detta dokument föreslår vi en enkel, flexibel och effektiv hybrid stavning kontroll metod baserad på fonetisk matchning, övervakad lärande, och associativ matchning i AURA neurala systemet. Vi integrerar Hamming Distance och n-gram algoritmer som har hög recall för att skriva fel och en fonetisk stavningskontroll algoritm i en enda ny arkitektur. Vår strategi är lämplig för alla stavningskontroll program men syftar till isolerade ord felkorrigering, särskilt stavning kontrollera användarfrågor i en sökmotor. Vi använder ett nytt poängsystem för att integrera de hämtade orden från varje stavningsmetod och beräkna en total poäng för varje matchat ord. Från den totala poängen, kan vi rangordna möjliga matcher. I detta dokument utvärderar vi vår strategi mot flera referens stavningskontroll algoritmer för återkallande noggrannhet. Vår föreslagna hybridmetod har den högsta recallfrekvensen av de tekniker som utvärderats. Metoden har en hög återkallningsgrad och låg beräkningskostnad.
En effektiv metod för stavningskontroll av hybrider föreslås i REF.
A Comparison of Standard Spell Checking Algorithms and a Novel Binary Neural Approach
{'venue': 'ICANN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}