检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:谢文慧 易荣庆 彭涛[1,3] XIE Wenhui;YI Rongqing;PENG Tao(College of Computer Science and Technology,Jilin University,C hangchun 130012,China;State Grid Jilin Electric Power Company,Changchun 130022,China;Key Laboratory of Symbol Computation and Knowledge Engineering for Ministry of Education,Jilin University,Changchun 130012,China)
机构地区:[1]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012 [2]国网吉林省电力有限公司,长春130022 [3]吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,长春130012
出 处:《吉林大学学报(理学版)》2018年第5期1179-1186,共8页Journal of Jilin University:Science Edition
基 金:国家自然科学基金(批准号:60903098);吉林省发改委产业技术研究与开发专项基金(批准号:2015Y055);吉林省科技厅重点科技攻关项目(批准号:20150204040GX)
摘 要:利用基于键盘距离和依存分析的拼写纠错模型,解决文本输入过程中产生的非词错误.通过综合考虑邻近权值、依存关系权值及词频三部分构造最终的拼写纠错模型,并在Brown语料库、Gutenberg语料库和Inaugural语料库上验证该模型.实验结果表明,该模型可有效进行非词纠错.Using a spelling correction model based on keyboard distance and dependency parsing,the non-word errors generated in the process of text input were solved.The final spelling correction model was constructed by considering three parts:the proximity weight,the dependency weight and the word frequency.The model was validated in the Brown corpus,the Gutenberg corpus and the Inaugural corpus.The experimentalresults show that the model can be effective for non-word error correction.
关 键 词:键盘距离 单词距离 依存分析 SpellKD模型 非词错误
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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