Att tillämpa den bullriga kanalmodellen för rättning av sökfrågor kräver en felmodell och en språkmodell. Typiskt, felmodellen bygger på en viktad strängredigering avståndsmått. Vikterna kan läras av par av felstavade ord och deras korrigeringar. Detta papper undersöker med hjälp av Förväntning Maximering algoritm för att lära sig redigera avståndsvikter direkt från sökfråga loggar, utan att förlita sig på en corpus av parade ord.
I REF föreslås en metod för att uppskatta en felmodell från frågeloggar med hjälp av EM-algoritmen.
Learning A Spelling Error Model From Search Query Logs
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}