Vi har utformat, implementerat och utvärderat en end-to-end system stavningskontroll och autokorrigering system som inte kräver någon manuellt kommenterade träningsdata. World Wide Web används som en stor bullriga corpus där vi drar slutsatser om felstavningar och ordanvändning. Detta används för att bygga en felmodell och en n-gram språkmodell. En liten sekundär uppsättning nyhetstexter med artificiellt infogade felstavningar används för att justera konfidensintervall. Eftersom det inte krävs någon manuell anteckning, kan vårt system lätt bli direktinlöst för nya språk. Vid utvärdering av mänskliga data med riktiga felstavningar på engelska och tyska, våra webbaserade system överträffar basvärden som använder kandidatkorrigeringar baserade på handkurerade ordböcker. Vårt system uppnår 3,8% total felfrekvens på engelska. Vi visar liknande förbättringar i preliminära resultat på artificiella data för ryska och arabiska.
Nyligen införlivade REF data från World Wide Web i en n-grambaserad modell, vilket avsevärt förbättrade stavningskontrollnoggrannheten med hjälp av oövervakat lärande.
Using the Web for Language Independent Spellchecking and Autocorrection
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}