Många naturliga språkapplikationer, som maskinöversättning och informationsutdrag, krävs för att fungera på text med stavfel. Dessa stavfel måste korrigeras automatiskt för att undvika att dessa tillämpningars prestanda försämras. I detta arbete introducerar vi en ny metod för automatisk korrigering av stavfel genom att använda ändlig stat automata för att föreslå kandidater korrigeringar inom ett specificerat redigeringsavstånd från felstavat ord. Efter att ha valt kandidatkorrigeringar används en språkmodell för att tilldela poäng kandidatkorrigeringar och välja bästa korrigering i det givna sammanhanget. Det föreslagna tillvägagångssättet är språkoberoende och kräver endast ett lexikon och textdata för att bygga upp en språkmodell. Metoden har testats på både arabiska och engelska texter och uppnått en noggrannhet på 89 %.
REF föreslog ett felkorrigeringssystem som använder en ändlig statautomata för att föreslå kandidatkorrigeringar för felaktiga ord, sedan tilldela en poäng till varje kandidat och välja den bästa korrigeringen baserat på sammanhanget.
Language Independent Text Correction using Finite State Automata
{'venue': 'Proceedings of the Third International Joint Conference on Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}