Разное

Исправление орфографии: Проверка орфографии и грамматики онлайн, проверка на ошибки правописания в тексте

04.03.2000

Содержание

Проверка орфографии

Проверка орфографии

David Sweet (dsweet kde.org)

Salma Sultana

T.C. Hollingsworth (tchollingsworth gmail.com)

Перевод на русский язык: Олеся Герасименко
Рецензирование: Александр Яворский

Sonnet — это модуль для проверки орфографии, используемый такими приложениями KDE как Kate, KMail и KWord. Sonnet предоставляет графический интерфейс для различных инструментов проверки орфографии, распространяемых под свободными лицензиями.

Для использования Sonnet необходимо установить программу для проверки орфографии: GNU Aspell, Enchant, Hspell, ISpell или Hunspell, а также соответствующие словари для необходимых языков.

Проверка орфографии

Для проверки орфографии используйте меню → .

Слово, возможно содержащее орфографическую ошибку, будет показано в верхней строке диалога. Sonnet пытается подобрать подходящие слова для замены. Лучший, по мнению программы, вариант показан справа от текстовой метки Заменить на:. Для использования предложенного варианта замены нажмите кнопку Заменить.

С помощью Sonnet также можно выбрать нужное слово из списка предлагаемых слов и заменить им слово с орфографической ошибкой. Кнопка Похожие слова служит для добавления из словаря дополнительных вариантов в список возможных замен.

Нажатие кнопки Игнорировать сохраняет исходное написание слова.

Нажатие кнопки Готово завершает проверку орфографии и сохраняет все внесённые изменения.

Нажатие кнопки Отмена завершает проверку орфографии и отменяет внесённые изменения.

Нажатие кнопки Заменить все выполняет автоматическую замену всех вхождений слова с ошибкой выбранным для замены словом до конца документа.

Нажатие кнопки Игнорировать везде приводит к игнорированию этого и дальнейших вхождений слова, содержащего орфографическую ошибку.

Нажатие кнопки Добавить в словарь добавляет проверяемое слово в персональный словарь, после чего слово считается написанным верно.

Персональный словарь — это словарь, отличный от общего системного словаря, и добавленные в него слова недоступны другим пользователям.

Раскрывающийся список Язык в нижней части диалогового окна служит для временного переключения на словарь другого языка.

Автоматическая проверка орфографии

Во многих приложениях возможна проверка орфографии по мере ввода текста. Для использования этой функции выберите в меню → .

Слова с возможными орфографическими ошибками будут подчёркнуты красным. Для выбора варианта замены наведите курсор мыши на подчёркнутое слово и нажмите правую кнопку мыши. В контекстном меню выберите нужное слово из списка пункта . Слово, отсутствующее в словаре, может быть исключено из проверки орфографии текущего документа выбором пункта меню или добавлением в персональный словарь выбором пункта меню .

Настройка Sonnet

Для смены словаря выберите в меню → . В нижней части текущего документа появится маленькая панель для выбора словаря.

Дополнительная информация о настройке Sonnet находится в разделе документации Модуль настройки «Проверка орфографии»

Благодарности

Благодарим участника «Google Code-In 2011» Salma Sultana за большой вклад в написание данного раздела.

Исправление орфографии | Документация SmartMarket

Функция позволяет исправлять орфографические ошибки в запросах пользователей.

Если функция включена, интенты и сущности распознаются с учетом словоформ указанных слов (мягкое совпадение).

Исправление орфографии работает только для русского языка.

Чтобы включить исправление орфографии:

  1. На панели слева выберите вкладку РазработкаНастройки проекта.
  2. Выберите вкладку Классификатор.
  3. Включите Исправление орфографии.
  4. Нажмите Сохранить.

Вы можете самостоятельно настроить словарь для проекта. Например, отменить исправление или добавить слово в словарь.

Для этого:

  1. На панели слева выберите вкладку Разработка.
  2. Выберите вкладку Интенты или Сущности.
  3. В правом нижнем углу нажмите Тестировать.
  4. В текстовом поле укажите слово и нажмите Enter.

В поле Текст вы увидите варианты исправления. Нажмите на исправленное слово, чтобы открыть список гипотез с вариантами обработки:

  • Добавить в словарь

    Указанное слово будет исправлено на вариант из словаря. Например, слово «превет» заменится на «привет».

  • Не исправлять

    Указанное слово не будет исправлено.

⠀⠀⠀

С помощью Brain Direct API вы можете скачать содержимое словаря проекта или загрузить новый словарь.

Просмотр словаря

Чтобы просмотреть текущий словарь проекта, вызовите метод:

GET /cailapub/api/caila/p/{token}/speller

Где {token}

— API-ключ Brain проекта.

Формат ответа:

привет	1
правет	-1

Где:

  • 1 — слово было добавлено в словарь, запрос будет исправлен.
  • -1 — слово исключено из словаря и не будет исправлено.

Загрузка словаря

Для загрузки словаря используйте метод:

POST /cailapub/api/caila/p/{token}/speller

Где {token} — API-ключ Brain проекта.

Пример запроса для загрузки словаря:

curl -X POST -F "[email protected]" "https://smartapp-code.sberdevices.ru/cailapub/api/caila/p/{token}/speller"

Словарь должен соответствовать следующему формату:

Цифры отделяются от слов табуляцией, иначе запрос вернет ответ с ошибкой.

Исправление орфографии в Python с помощью TextBlob 

Орфографические ошибки являются обычным явлением, и большинство людей привыкло к программному обеспечению, указывающему, была ли ошибка допущена. От автокоррекции на наших телефонах до красного подчеркивания в текстовых редакторах — проверка орфографии является важной функцией для многих различных продуктов.

Первая программа, реализующая проверку орфографии, была написана в 1971 году для DEC PDP-10. Названный SPELL, он был способен выполнять только простые сравнения слов и обнаруживать различия в одной или двух буквах. По мере развития аппаратного и программного обеспечения появляются и средства проверки орфографии. Современные средства проверки правописания способны обрабатывать морфологию и использовать статистику для улучшения предложений.

Python предлагает множество модулей для этих целей, что делает написание простой проверки орфографии легким 20-минутным испытанием.

Одной из этих библиотек является TextBlob, которая используется для обработки естественного языка и предоставляет интуитивно понятный API для работы.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать исправление орфографии в Python с помощью TextBlob.

Установка

Во-первых, нам нужно установить TextBlob, поскольку он не предустановлен. Откройте консоль и установите его с помощью pip:

Это должно установить все, что нам нужно для этого проекта. По окончании установки вывод консоли должен включать что-то вроде:

Successfully installed click-7.1.2 joblib-0.17.0 nltk-3.5 regex-2020.11.13 textblob-0.15.3

TextBlob построен на основе NLTK, поэтому он также поставляется с установкой.

Функция correct()

Самый простой способ исправить вводимый текст — использовать метод correct(). В качестве примера мы будем использовать абзац из книги Чарльза Дарвина «О происхождении видов», которая является частью общественного достояния и упакована в файл с именем text.txt.

Кроме того, мы добавим несколько умышленных орфографических ошибок:

As far as I am abl to judg, after long attnding to the sbject, the condiions of lfe apear to act in two ways—directly on the whle organsaton or on certin parts alne and indirectly by afcting the reproducte sstem. Wit respct to te dirct action, we mst bea in mid tht in every cse, as Profesor Weismann hs latly insistd, and as I have inidently shwn in my wrk on "Variatin undr Domesticcation," thcere arae two factrs: namly, the natre of the orgnism and the natture of the condiions. The frmer sems to be much th mre importannt; foor nealy siimilar variations sometimes aris under, as far as we cn juddge, disimilar conditios; annd, on te oter hannd, disssimilar variatioons arise undder conditions which aappear to be nnearly uniiform. The efffects on tthe offspring arre ieither definnite or in definite. They maay be considdered as definnite whhen allc or neearly all thhe ofefspring off inadividuals exnposed tco ceertain conditionas duriing seveal ggenerations aree moodified in te saame maner.

Это полный орфографических ошибок текст, почти в каждом слове. Давайте напишем простой скрипт, используя TextBlob, чтобы исправить эти ошибки и распечатать их обратно в консоль:

from textblob import TextBlob with open("text.txt", "r") as f: # Opening the test file with the intention to read text = f.read() # Reading the file textBlb = TextBlob(text) # Making our first textblob textCorrected = textBlb.correct() # Correcting the text print(textCorrected)

Если вы раньше работали с TextBlob, этот алгоритм будет вам знаком. Мы прочитали файл и его содержимое и создали экземпляр TextBlob

, передав содержимое конструктору.

Затем мы запускаем функцию correct() в этом экземпляре для исправления орфографии.

После запуска приведенного выше сценария вы должны получить примерно такой результат:

Is far as I am all to judge, after long attending to the subject, the conditions of life appear to act in two ways—directly on the while organisation or on certain parts alone and indirectly by acting the reproduce system. It respect to te direct action, we must be in mid the in every case, as Professor Weismann he lately insisted, and as I have evidently shown in my work on "Variation under Domesticcation," there are two facts: namely, the nature of the organism and the nature of the conditions. The former seems to be much th are important; for nearly similar variations sometimes arms under, as far as we in judge, similar condition; and, on te other hand, disssimilar variations arise under conditions which appear to be nearly uniform. The effects on the offspring are either definite or in definite. They may be considered as definite when all or nearly all the offspring off individuals exposed to certain conditions during several generations are modified in te same manner.

Насколько верна коррекция орфографии TextBlob?

Как видим, в тексте все еще есть орфографические ошибки. Слова вроде "abl" должны были быть "able", а не "all". Хотя даже с ними все равно лучше оригинала.

Теперь возникает вопрос, насколько это лучше?

Следующий фрагмент кода представляет собой простой сценарий, который проверяет, насколько хорошо TextBlob исправляет ошибки, на основе этого примера:

from textblob import TextBlob

# A function that compares two texts and returns 
# the number of matches and differences
def compare(text1, text2):  
    l1 = text1.split()
    l2 = text2.split()
    good = 0
    bad = 0
    for i in range(0, len(l1)):
        if l1[i] != l2[i]:
            bad += 1
        else:
            good += 1
    return (good, bad)

# Helper function to calculate the percentage of misspelled words
def percentageOfBad(x):
    return (x[1] / (x[0] + x[1])) * 100

Теперь, используя эти две функции, давайте проведем быстрый анализ:

with open("test.txt", "r") as f1: # test.txt contains the same typo-filled text from the last example 
    t1 = f1.read()

with open("original.txt", "r") as f2: # original.txt contains the text from the actual book 
    t2 = f2.read()

t3 = TextBlob(t1).correct()

mistakesCompOriginal = compare(t1, t2)
originalCompCorrected = compare(t2, t3)
mistakesCompCorrected = compare(t1, t3)

print("Mistakes compared to original ", mistakesCompOriginal)
print("Original compared to corrected ", originalCompCorrected)
print("Mistakes compared to corrected ", mistakesCompCorrected, "\n")

print("Percentage of mistakes in the test: ", percentageOfBad(mistakesCompOriginal), "%")
print("Percentage of mistakes in the corrected: ", percentageOfBad(originalCompCorrected), "%")
print("Percentage of fixed mistakes: ", percentageOfBad(mistakesCompCorrected), "%", "\n")

Запустив его, вы распечатаете:

Mistakes compared to original  (126, 194)
Original compared to corrected  (269, 51)
Mistakes compared to corrected  (145, 175) 

Percentage of mistakes in the test:  60.62499999999999 %
Percentage of mistakes in the corrected:  15.937499999999998 %
Percentage of fixed mistakes:  54.6875 % 

Как мы видим, методу correct удалось уменьшить процент орфографических ошибок с 60,6% до 15,9%, что довольно неплохо, однако есть небольшая загвоздка. Он исправил 54,7% слов, так почему все еще остается 15,9% ошибок?

Ответ — чрезмерное исправление. Иногда он может изменить слово, которое написано правильно, например, первое слово в нашем примере текста, где "As" было исправлено "Is". В других случаях ему просто не хватает информации о слове и контексте, чтобы сказать, какое слово пользователь намеревался ввести, поэтому он догадывается, что его следует заменить "whl" на "while" вместо "whole".

Не существует идеального корректора орфографии, потому что большая часть разговорной речи зависит от контекста, так что имейте это в виду. В большинстве случаев ошибок гораздо меньше, чем в нашем примере, поэтому TextBlob должен работать достаточно хорошо для обычного пользователя.

Обучающий TextBlob с настраиваемыми наборами данных

Что, если вы хотите проверить орфографию на другом языке, который не поддерживается TextBlob из коробки? Или, может быть, вы хотите быть немного точнее? Что ж, может быть способ добиться этого. Все сводится к тому, как работает проверка орфографии в TextBlob.

TextBlob использует статистику использования слов на английском языке, чтобы делать разумные предложения по поводу того, какие слова следует исправить. Он хранит эту статистику в файле с именем en-spelling.txt, но также позволяет вам создать свой собственный файл статистики использования слов.

Попробуем сделать такой для нашего примера Дарвина. Мы будем использовать все слова из «Происхождения видов» для обучения. Вы можете использовать любой текст, просто убедитесь, что в нем достаточно слов, имеющих отношение к тексту, который вы хотите исправить.

В нашем случае остальная часть книги предоставит отличный контекст и дополнительную информацию, которая потребуется TextBlob для более точного исправления.

Перепишем скрипт:

from textblob.en import Spelling        
import re

textToLower = ""

with open("originOfSpecies.txt","r") as f1:           # Open our source file
	text = f1.read()                                  # Read the file                 
	textToLower = text.lower()                        # Lower all the capital letters

words = re.findall("[a-z]+", textToLower)             # Find all the words and place them into a list    
oneString = " ".join(words)                           # Join them into one string

pathToFile = "train.txt"                              # The path we want to store our stats file at
spelling = Spelling(path = pathToFile)                # Connect the path to the Spelling object
spelling.train(oneString, pathToFile)                 # Train

Если мы заглянем в файл train.txt, то увидим:

a 3389
abdomen 3
aberrant 9
aberration 5
abhorrent 1
abilities 1
ability 4
abjectly 1
able 54
ably 5
abnormal 17
abnormally 2
abodes 2
...

Это означает, что слово "a" отображается как слово 3389 раз, а "ably"только 5 раз. Чтобы проверить эту обученную модель, мы будем использовать suggest(text) вместо correct(text), который представляет собой список кортежей доверия слов. Первым элементом в списке будет слово, в котором он уверен, поэтому мы можем получить к нему доступ через suggest(text)[0][0].

Обратите внимание, что это может быть медленнее, поэтому проверяйте орфографию слово за словом, так как сброс огромных объемов данных может привести к сбою:

from textblob.en import Spelling        
from textblob import TextBlob

pathToFile = "train.txt" 
spelling = Spelling(path = pathToFile)
text = " "

with open("test.txt", "r") as f: 
	text = f.read()

words = text.split()
corrected = " "
for i in words :
    corrected = corrected +" "+ spelling.suggest(i)[0][0] # Spell checking word by word

print(corrected)

И теперь это приведет к:

As far as I am all to judge after long attending to the subject the conditions of life appear to act in two ways—directly on the whole organisation or on certain parts alone and indirectly by acting the reproduce system It respect to the direct action we most be in mid the in every case as Professor Weismann as lately insisted and as I have incidently shown in my work on "Variatin under Domesticcation," there are two facts namely the nature of the organism and the nature of the conditions The former seems to be much th are important for nearly similar variations sometimes arise under as far as we in judge dissimilar conditions and on the other hand dissimilar variations arise under conditions which appear to be nearly uniform The effects on the offspring are either definite or in definite They may be considered as definite when all or nearly all the offspring off individuals exposed to certain conditions during several generations are modified in the same manner.

Это исправляет примерно 2 из 3 слов с ошибками, что довольно хорошо, учитывая запуск без особого контекста.

Проверка орфографии

Содержание:

1. О продукте


Возможности Microsoft Excel


2. Новые ключевые возможности Microsoft Excel

3. Дополнительные новые возможности Microsoft Excel


4.  Специальные возможности в Microsoft Excel


Технические характеристики и компоненты Microsoft Excel


5. Технические характеристики и ограничения Microsoft Excel

6. Компоненты, устанавливаемые вместе с Microsoft Excel


Настройка Microsoft Excel


7. Настройка элементов окна программы

8. Изменение значений по умолчанию и настроек

9.  Настройка панелей инструментов и меню

10. Настройка параметров запуска Microsoft Excel

11. Использование надстроек и дополнительных компонентов

12. Разрешение вопросов, связанных с настройкой приложения Microsoft Excel


Управление и печать файлов


13. Создание и открытие книг

14. Поиск и предварительный просмотр файлов

15. Настройка свойств файлов

16. Печать файлов

17. Сохранение и закрытие файлов

18. Преобразование файлов в формат Microsoft Excel и обратно

19. Работа с шаблонами

20. Разрешение вопросов, связанных с управлением и печатью файлов


Работа с книгами и листами


21. Управление листами

22. Размещение окон и просмотр листов

23. Сохранение настроек отображения и печати как представления

24. Разрешение вопросов при работе с книгами и листами


Работа с данными на листах


25. Ввод данных

26. Выбор данных

27. Редактирование данных на листе

28. Копирование и перемещение данных

29. Проверка орфографии

30. Использование буфера обмена Microsoft Office

31. Форматирование листов

32. Использование границ и заливки

33. Использование условных форматов

34. Изменение размера ячеек и положения текста

35. Использование числовых форматов

36. Использование стилей

37. Работа с текстом и данными

38. Отбор

39. Сортировка

40. Проверка записей в ячейках

41. Разрешение вопросов, связанных с данными на листах


Использование Microsoft Excel  при работе в Интернете


42. Публикация данных Microsoft Excel в Интернете

43. Загрузка и анализ данных из Интернета

44. Работа с гиперссылками

45. Работа с веб-папками

46. Автоматизация содержимого веб-страниц

47. Работа с файлами и узлами FTP

48. Разрешение вопросов по использованию Microsoft Excel при работе в Интернете


Импорт данных


49. Импорт данных

50. Работа с данными OLAP

51. Создание и выполнение запросов

52. Настройка Microsoft Query и источников данных

53. Работа с внешними данными на листе

54. Разрешение вопросов, связанных с внешними данными


Анализ и управление данными


55. Автоматический расчёт итоговых данных

56. Структуризация данных

57. Консолидация данных

58. Анализ данных с помощью свободных таблиц и отчётов

59. Создание и удаление свободных таблиц и отчётов

60. Настройка вида и разметки свободных таблиц

61. Печать свободных таблиц

62. Создание свободных таблиц с помощью групповых операций и формул

63. Извлечение и обновление данных

64. Выполнение анализов «что-если» для данных на листах

65. Анализ таблиц данных

66. Процедура поиска решения

67. Работа со сценариями

68. Разрешение вопросов, связанных с анализом и управлением данными


Создание и использование форм


69. Создание и использование форм

70. Создание форм

71. Использование форм

72. Разрешение вопросов, связанных с созданием и использованием форм


Создание и исправление формул


73. Создание формул

74. Использование ссылок

75. Формулы массивов

76. Имена и заголовки

77. Условные формулы

78. Формулы даты и времени

79. Математические формулы

80. Текстовые формулы

81. Формулы сравнения

82. Финансовые формулы

83. Создание связей

84. Управление расчётами

85. Исправление формул

86. Работа с Евро

87. Разрешение вопросов, связанных с созданием и исправлением формул


Работа с функциями


88. Справка по функциям

89. Внешние функции

90. Инженерные функции

91. Информационные функции

92. Логические функции

93. Математические функции

94. Статистические функции

95. Текстовые функции и функции обработки данных

96. Финансовые функции

97. Функции баз данных

98. Функции даты и времени

99. Функции просмотра


Работа с рисунками и диаграммами


100. Работа с рисунками и диаграммами

101. Создание фигур, линий, полулиний и других графический объектов

102. Форматирование графических объектов

103. Добавление текста и особых текстовых эффектов

104. Группировка, выравнивание и перемещение графических объектов

105. Работа с импортированными рисунками и картинками

106. Работа со схемами и организационными диаграммами

107. Разрешение вопросов, связанных с графическими объектами и рисунками


Работа с диаграммами


108. Создание диаграмм

109. Отображение диаграмм

110. Работа с маркерами данных, подписями значений и текстом

111. Редактирование данных в диаграмме

112. Планки погрешностей и линии тренда

113. разрешение вопросов , связанных с диаграммами


Система безопасности


114. Защита от вирусов

115. Цифровые подписи и сертификаты

116. Защита книг и листов

117. Обеспечение конфиденциальности

118. Разрешение вопросов, связанных с безопасностью


Совместная работа


119. Работа с общими книгами

120. Отправка данных на рецензию

121. Отслеживание изменений

122. Пометка и просмотр изменений

123. Слияние книг

124. Работа с примечаниями

125. Работа с обсуждениями

126. Проведение собраний по сети

127. Взаимодействие Microsoft Excel и Lotus Notes

128. Разрешение вопросов, связанных с совместной работой


Доступ к данным совместно с другими программами


129. Доступ к данным совместно с другими программами

130. Обмен данными между Microsoft Excel, Microsoft Word и Microsoft PowerPoint

131. Обмен данными между Microsoft Excel и Microsoft Access

132. Взаимодействие между Microsoft Excel  Microsoft outlook

133. Разрешение вопросов, связанных с совместным доступом к данным


Рукописный текст и речь


134. Распознание рукописного текста и речи

135. Обработка рукописного текста

136. Распознавание рукописного текста на восточно-азиатских языках

137. Обработка речи

138. Разрешение вопросов, связанных с распознаванием рукописного текста и речи


Смарт-теги


139. Использование смарт-тегов

140. Разрешение вопросов, связанных со смарт-тегами


Автоматизация задач


141. Работа с макросами

142. Разрешение вопросов, связанных с автоматизацией задач

 

Проверка орфографии

Проверка орфографии.   Орфография проверяется на текущем листе в значениях ячеек и примечаниях к ячейкам, во внедренных диаграммах и надписях, а также в кнопках и колонтитулах. Орфография не проверяется на защищенных листах, в формулах или в тексте, возвращаемом формулой.

Если в момент запуска проверки орфографии строка формул активна, то Microsoft Excel проверяет только содержимое строки формул. Если выделен диапазон, то проверяются только ячейки внутри диапазона.

Исправление орфографических ошибок и опечаток при вводе.   Возможность автозамены в Microsoft Excel позволяет исправить часто встречающиеся ошибки при вводе слов. Например, можно изменить «авш» на «ваш» и «чтоыб» на «чтобы».

Примечание.   Не путайте функцию автозамены с автозавершением. Функция автозавершения оканчивает ввод слова, многократно используемого в столбце списка, после ввода нескольких букв слова или фразы. Автозамену и автозавершение можно отключить.

Добавление автоматически исправляемого слова при проверке орфографии.   Если слово часто пишется неправильно, можно добавить неправильное написание в качестве элемента списка замены. Часто встречающиеся ошибки исправляются автоматически.

Добавление слов во вспомогательный словарь.   Если используются слова, не занесенные в основной словарь — например акронимы и имена собственные — можно добавить слова во вспомогательный словарь. После этого слово будет считаться ошибочным, если оно написано неправильно.

Примечание.   Формат словарей и списка автозамены Microsoft Excel соответствует другим приложениям Microsoft Office.


  1. Выделите диапазон ячеек, в которых необходимо проверить орфографию.

    Для проверки орфографии по всему листу выберите любую ячейку.

  2. Нажмите кнопку Орфография на панели инструментов Стандартная.

  3. Если при проверке правописания обнаруживается слово, которого нет в словаре, внесите изменения в диалоговом окне Орфография.

  4. Если требуется проверить орфографию в тексте на другом языке, в поле Язык словаря выберите язык, словарь которого будет использоваться.

    Примечание.   Если диалоговое окно Орфография недоступно, язык можно сменить в списке Язык словаря на вкладке Правописание диалогового окна Параметры (меню Сервис).

Совет

Для добавления слова в список автозамены в диалоговом окне Орфография выделите в списке Варианты слово, которое нужно добавить, после чего нажмите кнопку Автозамена.


Создание пользовательского словаря

  1. Нажмите кнопку Орфография на панели инструментов Стандартная.

  2. При появлении слова, которое требуется добавить в пользовательский словарь, нажмите в диалоговом окне Проверка орфографии кнопку Параметры.

  3. Введите название нового пользовательского свойства в поле Добавлять слова в.

    Ниже указаны папки, в которых по умолчанию хранятся пользовательские словари.

    В Microsoft Windows 2000 и более поздних версиях Windows

    По умолчанию пользовательские словари хранятся в папке «C:\Program Files\Common Files\Microsoft Shared\Proof».

    В Microsoft Windows Millennium Edition и Microsoft Windows 98

    По умолчанию пользовательские словари хранятся в папке «C:\Папка_Windows\Application Data\Microsoft\Proof» или «C:\Папка_Windows\Profiles\Имя_пользователя\Application Data\Microsoft\Proof».

    В Microsoft Windows NT 4.0

    По умолчанию пользовательские словари хранятся в папке «C:\Папка_Windows\Profiles\Имя_пользователя\Application Data\Microsoft\Proof».

Добавление слова в пользовательский словарь

  1. Нажмите кнопку Орфография на панели инструментов Стандартная.

  2. При появлении слова, которое требуется добавить в пользовательский словарь, нажмите в диалоговом окне Проверка орфографии кнопку Параметры.

  3. В списке Добавлять слова в выберите название пользовательского словаря и нажмите кнопку ОК.

Примечание.   Если требуется использовать пользовательский словарь более ранней версии Microsoft Excel, введите его название в поле Добавлять слова в, чтобы зарегистрировать этот словарь в данной версии Microsoft Excel.

 

Не удается найти страницу | Autodesk Knowledge Network

(* {{l10n_strings.REQUIRED_FIELD}})

{{l10n_strings.CREATE_NEW_COLLECTION}}*

{{l10n_strings.ADD_COLLECTION_DESCRIPTION}}

{{l10n_strings.COLLECTION_DESCRIPTION}} {{addToCollection.description.length}}/500 {{l10n_strings.TAGS}} {{$item}} {{l10n_strings.PRODUCTS}} {{l10n_strings.DRAG_TEXT}}  

{{l10n_strings.DRAG_TEXT_HELP}}

{{l10n_strings.LANGUAGE}} {{$select.selected.display}}

{{article.content_lang.display}}

{{l10n_strings.AUTHOR}}  

{{l10n_strings.AUTHOR_TOOLTIP_TEXT}}

{{$select.selected.display}} {{l10n_strings.CREATE_AND_ADD_TO_COLLECTION_MODAL_BUTTON}} {{l10n_strings.CREATE_A_COLLECTION_ERROR}}

Исправление орфографии в Python с помощью Text Blob

Автор оригинала: Kristina Popovic.

Вступление

Орфографические ошибки распространены, и большинство людей привыкли к программному обеспечению, указывающему, была ли допущена ошибка. От автозамены на наших телефонах до красного подчеркивания в текстовых редакторах проверка орфографии является важной функцией для многих различных продуктов.

Первая программа для реализации проверки орфографии была написана в 1971 году для DEC PDP-10 . Называемая ЗАКЛИНАНИЕМ, она была способна выполнять только простые сравнения слов и обнаруживать разницу в одной или двух буквах. По мере развития аппаратного и программного обеспечения появляются и средства проверки орфографии. Современные средства проверки орфографии способны обрабатывать морфологию и использовать статистику для улучшения предложений.

Python предлагает множество модулей для этой цели, что делает написание простой проверки орфографии легким 20-минутным испытанием.

Одной из таких библиотек является Text Blob , который используется для обработки естественного языка и предоставляет интуитивно понятный API для работы.

В этой статье мы рассмотрим, как реализовать коррекцию орфографии в Python с помощью TextBlob .

содержание

  • Установка
  • Правильный метод()
  • Правильность
  • Учебный текстовый блок

Установка

Во-первых, нам нужно будет установить Text Blob , так как он не поставляется предустановленным. Откройте консоль и установите ее с помощью pip :

Это должно установить все, что нам нужно для этого проекта. После завершения установки вывод консоли должен включать в себя что-то вроде:

Successfully installed click-7.1.2 joblib-0.17.0 nltk-3.5 regex-2020.11.13 textblob-0.15.3

TextBlob построен поверх NLTK, поэтому он также поставляется вместе с установкой.

Правильная функция()

Самый простой способ исправить вводимый текст-это использовать метод correct () . Пример текста, который мы будем использовать, – это абзац из книги Чарльза Дарвина “О происхождении видов”, которая является частью общественного достояния и упакована в файл под названием text.txt .

Кроме того, мы добавим некоторые преднамеренные орфографические ошибки:

As far as I am abl to judg, after long attnding to the sbject, the condiions of lfe apear to act in two ways—directly on the whle organsaton or on certin parts alne and indirectly by afcting the reproducte sstem. Wit respct to te dirct action, we mst bea in mid tht in every cse, as Profesor Weismann hs latly insistd, and as I have inidently shwn in my wrk on "Variatin undr Domesticcation," thcere arae two factrs: namly, the natre of the orgnism and the natture of the condiions. The frmer sems to be much th mre importannt; foor nealy siimilar variations sometimes aris under, as far as we cn juddge, disimilar conditios; annd, on te oter hannd, disssimilar variatioons arise undder conditions which aappear to be nnearly uniiform. The efffects on tthe offspring arre ieither definnite or in definite. They maay be considdered as definnite whhen allc or neearly all thhe ofefspring off inadividuals exnposed tco ceertain conditionas duriing seveal ggenerations aree moodified in te saame maner.

Он полон орфографических ошибок, почти в каждом слове. Давайте напишем простой скрипт, используя TextBlob, чтобы исправить эти ошибки и распечатать их обратно на консоль:

from textblob import TextBlob

with open("text.txt", "r") as f:        # Opening the test file with the intention to read
    text = f.read()                     # Reading the file
    textBlb = TextBlob(text)            # Making our first textblob
    textCorrected = textBlb.correct()   # Correcting the text
    print(textCorrected)

Если вы раньше работали с TextBlob, этот поток будет вам знаком. Мы прочитали файл и содержимое внутри него и построили экземпляр Text Blob , передав содержимое конструктору.

Затем мы запускаем функцию correct() на этом экземпляре, чтобы выполнить исправление орфографии.

После запуска приведенного выше скрипта вы должны получить результат, похожий на:

Is far as I am all to judge, after long attending to the subject, the conditions of life appear to act in two ways—directly on the while organisation or on certain parts alone and indirectly by acting the reproduce system. It respect to te direct action, we must be in mid the in every case, as Professor Weismann he lately insisted, and as I have evidently shown in my work on "Variation under Domesticcation," there are two facts: namely, the nature of the organism and the nature of the conditions. The former seems to be much th are important; for nearly similar variations sometimes arms under, as far as we in judge, similar condition; and, on te other hand, disssimilar variations arise under conditions which appear to be nearly uniform. The effects on the offspring are either definite or in definite. They may be considered as definite when all or nearly all the offspring off individuals exposed to certain conditions during several generations are modified in te same manner.

Насколько корректна коррекция орфографии Textblob?

Как мы видим, в тексте все еще есть некоторые орфографические ошибки. Такие слова, как "abl" должны были быть "able" , а не "all" . Хотя, даже с этими, он все равно лучше оригинала.

Теперь возникает вопрос, насколько это лучше?

Следующий фрагмент кода представляет собой простой скрипт, который проверяет, насколько хорош TextBlob в исправлении ошибок, основываясь на этом примере:

from textblob import TextBlob

# A function that compares two texts and returns 
# the number of matches and differences
def compare(text1, text2):  
    l1 = text1.split()
    l2 = text2.split()
    good = 0
    bad = 0
    for i in range(0, len(l1)):
        if l1[i] != l2[i]:
            bad += 1
        else:
            good += 1
    return (good, bad)

# Helper function to calculate the percentage of misspelled words
def percentageOfBad(x):
    return (x[1] / (x[0] + x[1])) * 100

Теперь, с этими двумя функциями, давайте проведем быстрый анализ:

with open("test.txt", "r") as f1: # test.txt contains the same typo-filled text from the last example 
    t1 = f1.read()

with open("original.txt", "r") as f2: # original.txt contains the text from the actual book 
    t2 = f2.read()

t3 = TextBlob(t1).correct()

mistakesCompOriginal = compare(t1, t2)
originalCompCorrected = compare(t2, t3)
mistakesCompCorrected = compare(t1, t3)

print("Mistakes compared to original ", mistakesCompOriginal)
print("Original compared to corrected ", originalCompCorrected)
print("Mistakes compared to corrected ", mistakesCompCorrected, "\n")

print("Percentage of mistakes in the test: ", percentageOfBad(mistakesCompOriginal), "%")
print("Percentage of mistakes in the corrected: ", percentageOfBad(originalCompCorrected), "%")
print("Percentage of fixed mistakes: ", percentageOfBad(mistakesCompCorrected), "%", "\n")

Запустив его, вы распечатаете:

Mistakes compared to original  (126, 194)
Original compared to corrected  (269, 51)
Mistakes compared to corrected  (145, 175) 

Percentage of mistakes in the test:  60.62499999999999 %
Percentage of mistakes in the corrected:  15.937499999999998 %
Percentage of fixed mistakes:  54.6875 % 

Как мы видим, методу correct удалось получить процент орфографических ошибок от 60,6% до 15,9%, что довольно прилично, однако есть небольшая загвоздка. Он исправил 54,7% слов, так почему же все еще существует 15,9% ошибок?

Ответ: чрезмерная коррекция . Иногда он может изменить слово, которое написано правильно, как первое слово в нашем примере текста, где "As" было исправлено на "Is" . В других случаях у него просто нет достаточной информации о слове и контексте, чтобы сказать, какое слово пользователь намеревался ввести, поэтому он предполагает, что должен заменить "whl" на "while" вместо "whole" .

Идеального корректора орфографии не существует, потому что большая часть разговорного языка контекстуальна, так что имейте это в виду. В большинстве случаев использования ошибок гораздо меньше, чем в нашем примере, поэтому TextBlob должен работать достаточно хорошо для среднего пользователя.

Обучающий текстовый блок с пользовательскими наборами данных

Что делать, если вы хотите проверить орфографию другого языка, который не поддерживается TextBlob из коробки? Или, может быть, вы хотите быть немного более точным? Что ж, возможно, есть способ добиться этого. Все сводится к тому, как работает проверка орфографии в TextBlob.

TextBlob использует статистику употребления слов в английском языке, чтобы сделать умные предложения о том, какие слова нужно исправить. Он хранит эти статистические данные в файле под названием en-spelling.txt , но он также позволяет вам создать свой собственный файл статистики использования слов.

Давайте попробуем сделать его для нашего примера с Дарвином. Мы будем использовать все слова в “О происхождении видов” для обучения. Вы можете использовать любой текст, просто убедитесь, что в нем достаточно слов, имеющих отношение к тексту, который вы хотите исправить.

В нашем случае остальная часть книги предоставит отличный контекст и дополнительную информацию, которая потребуется TextBlob для более точной коррекции.

Давайте перепишем сценарий:

from textblob.en import Spelling        
import re

textToLower = ""

with open("originOfSpecies.txt","r") as f1:           # Open our source file
	text = f1.read()                                  # Read the file                 
	textToLower = text.lower()                        # Lower all the capital letters

words = re.findall("[a-z]+", textToLower)             # Find all the words and place them into a list    
oneString = " ".join(words)                           # Join them into one string

pathToFile = "train.txt"                              # The path we want to store our stats file at
spelling = Spelling(path = pathToFile)                # Connect the path to the Spelling object
spelling.train(oneString, pathToFile)                 # Train

Если мы заглянем в train.txt файл, посмотрим:

a 3389
abdomen 3
aberrant 9
aberration 5
abhorrent 1
abilities 1
ability 4
abjectly 1
able 54
ably 5
abnormal 17
abnormally 2
abodes 2
...

Это означает, что слово "a" появляется как слово 3389 раз, в то время как "ably" появляется только 5 раз. Чтобы проверить эту обученную модель, мы будем использовать suggest(text) вместо correct(text) , который представляет собой список кортежей доверия слов. Первыми элементами в списке будет слово, в котором он наиболее уверен, поэтому мы можем получить к нему доступ через suggest(text)[0][0] .

Обратите внимание, что это может быть медленнее, поэтому идите слово за словом во время проверки орфографии, так как сброс огромных объемов данных может привести к сбою:

from textblob.en import Spelling        
from textblob import TextBlob

pathToFile = "train.txt" 
spelling = Spelling(path = pathToFile)
text = " "

with open("test.txt", "r") as f: 
	text = f.read()

words = text.split()
corrected = " "
for i in words :
    corrected = corrected +" "+ spelling.suggest(i)[0][0] # Spell checking word by word

print(corrected)

И теперь это приведет к тому, что:

As far as I am all to judge after long attending to the subject the conditions of life appear to act in two ways—directly on the whole organisation or on certain parts alone and indirectly by acting the reproduce system It respect to the direct action we most be in mid the in every case as Professor Weismann as lately insisted and as I have incidently shown in my work on "Variatin under Domesticcation," there are two facts namely the nature of the organism and the nature of the conditions The former seems to be much th are important for nearly similar variations sometimes arise under as far as we in judge dissimilar conditions and on the other hand dissimilar variations arise under conditions which appear to be nearly uniform The effects on the offspring are either definite or in definite They may be considered as definite when all or nearly all the offspring off individuals exposed to certain conditions during several generations are modified in the same manner.

Это исправляет около 2 из 3 неправильно написанных слов, что довольно хорошо, учитывая запуск без особого контекста.

Вывод

В этой статье мы будем использовать Text Blob для реализации базового корректора орфографии, как с моделью прогнозирования запасов, так и с пользовательской моделью.

Исправление искусственных орфографических ошибок стало обычной задачей для разработчиков программного обеспечения. Несмотря на то, что интеллектуальный анализ данных стал проще и эффективнее, многие орфографические ошибки нуждаются в исправлении контекста.

В заключение следует отметить, что корректоры, вероятно, не будут автоматизированы в ближайшее время, хотя некоторые основные исправления могут быть автоматизированы для экономии времени и усилий.

Андроид проверка орфографии. Как включить или отключить проверку орфографии на Android

8 голосов

Доброго времени суток, уважаемые читатели моего блога. Все реже встречаются грамотные тексты, а потому люди, владеющие навыками правильного письма, пользуются все большим успехом.

Многие создатели сайтов ищут не того, кто создает крутые тексты, а просто пишет их грамотно. Кстати, если хватает бюджета нередко нанимают даже специального редактора, который получает в разы больше простого копирайтера!

Он проверяет только орфографию, но его преимущество заключается в том, что он предлагает варианты и автоматически заменяет ошибки на правильно написанные слова сразу же после вашего согласия.

Вставляете текст и нажимаете «Проверить».

Кликайте на заменить, после того как убедитесь, что вам предлагается правильная замена.

Как видите, в некоторых случаях, вам будет предложено два варианта. Придется выбирать.

Ну, а в некоторых моментах, ошибку нужно просто проигнорировать. В конце концов, это всего лишь алгоритм и ему не знакомы все особенности русского языка.

Ни в коем случае не используйте кнопку «Заменить все» или перечитывайте после того как сделаете это. Когда закончите с правками, выделите текст при помощи Ctrl+A и вставьте его обратно в свой документ, иначе все исправления останутся только лишь в памяти и этом окне браузера.

Похожее расширение есть и Вконтакте. Называется оно: «Исправлялка». Перейдите в раздел: «Приложения» и введите это слово в поле поиска. Ориентируйтесь на картинку приложения, оно должно быть именно таким как на скриншоте внизу.

Запустите приложение.

– крайне полезное приложение для всех, кто хочет считать себя грамотным. Или тем, кто считает себя недостаточно грамотным и хочет это исправить. В этой замечательной программе вы сможете найти множество тестов по русскому языку, отвечая на вопросы которого, пользователь сможет поднять уровень грамотности на должный уровень. Именно поэтому большинство пользователей отзываться о приложении положительно.

Программа проста в исполнении, все что нужно сделать – это скачать и запустить ее. После этого пользователю сразу предстоит отвечать на вопросы, вам будут предложены четыре варианта написания одного и того же слова. Естественно верным будет только один ответ. Поэтому когда вы выберите один из вариантов, программа покажет вам, правильно ли вы ответили.


После завершения всего теста, приложение поставит вам оценку и выведен на экран список ваших ответов. Каждый человек сможет проанализировать свои ошибки, извлечь из этого уроки и стать более образованным в плане правописания русского языка. Именно благодаря таким замечательным программам каждый желающий сможет поднять свой уровень орфографии на должный уровень.


В результате получается, что – уникальное и крайне полезное приложение для тестирования. В нем вы сможете отвечать на определённые тесты и получать при этом теоретические знания по русскому языку.

Наверно, все знают, что их клавиатура на Android имеет функцию автокоррекции, но знаете ли Вы, что Android также имеет встроенную проверку орфографии? Если Вы хотите улучшить свое правописание или, возможно, полностью избавиться от автокоррекции, то это настройка, которую Вы, вероятно, захотите включить.

Проверка орфографии и автокоррекция

Первый вопрос, который приходит на ум, это в чем отличие проверки орфографии от автокоррекции. На самом деле все довольно просто: автокоррекция автоматически исправляет сомнительный текст на что-то, что по крайней мере напоминает введенное слово (что иногда раздражает). Проверка орфографии просто предоставляет список подходящих вариантов — она ничего не изменит автоматически.

Дело в том, что если Вы используете оба варианта одновременно, то их работа может раздражать, особенно если Вы используете сленг или какую-то технически неправильную формулировку. В этом случае Вам необходимо попробовать оба варианта и решить какой подходит именно Вам.

Как включить проверку орфографии на Android

Эта опция должна присутствовать в большинстве современных версий Android, но, в зависимости от производителя Вашего телефона, она может быть в несколько другом месте или под другим именем. Например, в стоковом Android эта опция называется «Проверка правописания», в то время как в Android на устройствах Samsung она называется «Орфографическая коррекция».

Для начала опустите панель уведомлений и нажмите значок шестеренки.

Прокрутите список вниз до «Язык и ввод».

В меню «Язык и ввод» найдите опцию «Проверка правописания».

Для включения просто сдвиньте переключатель в положение «Включено».

Платформа Android развивается семимильными шагами, но некоторые нюансы операционной системы по-прежнему остаются неясными. Например, в Android до сих пор нет встроенной проверки правописания, которой так сильно не хватает многих пользователям смартфонов и планшетов, занимающихся написанием большого количества текста.

По умолчанию в Android 4.4 KitKat, Android 5.1 Lollipop, и Android 6.0 Marshmallow напрочь отсутствуют возможности для проверки правописания и орфографии. Стоит отметить, что в iOS такие возможности , однако поддержка русского языка настолько скудна, что от проверки правописания в «яблочной» мобильной платформе практически нет никакого толку, так как в Купертино по всей видимости и не подозревают о существовании падежей, склонений и других особенностей, свойственных русскому языку.

Если присмотреться к ситуации с проверкой правописания в Android более близко, то решение этой проблемы существует, причем от Google. Чтобы активировать систему исправления ошибок в словах потребуется загрузить из магазина приложений Google Play программу под названием .

После ее установки на смартфон или планшет под управлением Android необходимо перейти в «Настройки» , затем практически в самом нижу списка выбрать «Язык и ввод» , и в появившемся меню должен появиться новый пункт под названием «Орфография» . Он то нам и нужен.

Открыв этот раздел можно обнаружить один единственный способ проверки, возможностей которого большинству людей хватит с головой. Переключаем тумблер на положение «Включено», и запускаем какое-нибудь приложение. Проверка правописания будет работать на русском, английском и других языках, которые установлены в системе по умолчанию.

Написав несколько слов с ошибками и пропущенными буквами, единожды тапаем (легкое нажатие) по подсвеченному слову и видим список вариантов для исправления. Чтобы заменить неправильное слово на правильное достаточно выбрать из списка правильный вариант и вновь тапнуть по нему.

У системы правописания от Google существует три основных минуса. Первый заключается в том, что проверка правописания не хранит словами на устройстве пользователя, поэтому она может работать только при подключении к сети Интернет. Второй минус более существенный так как правописания от Google все же не дотягивает до уровня системы ORFO для Windows и Mac, но оно ощутимо превосходит таковое у iOS.

Последним минусом является поддержка не всех сторонних приложений. Скорее всего дело в «кривых» руках разработчиках ПО, так как в большинстве программ из Google Play система проверка правописания корректно работает.

Присоединяйтесь к нам в

Использование программного обеспечения для предсказания слов и исправления правописания

Использование программного обеспечения для предсказания слов и исправления правописания

Коллекция:

Word Prediction

Использование программного обеспечения для предсказания слов и исправления правописания с помощью программы Mildly Студенты-инвалиды


ССЫЛКА : Zordell, J. (1990). Использование слова программное обеспечение для предсказания и исправления орфографии с учащимися с легкими нарушениями.Закрытие Гэп, 9(1), 10-11.

ПРОДУКТЫ : KeyWiz (Words+ Inc), MS Works (Microsoft)


Описание исследования

КОНТЕКСТ: Это исследование проводилось в Камлупсе, Британская Колумбия, Канада. оценили преимущества использования программного обеспечения для предсказания слов и программы обработки текста с стандартная программа проверки орфографии с учащимися начальной школы с легкими умственными недостатками.

Большинство студентов (восемь изначально, шесть в конце) имели следующие характеристики: от двенадцати до четырнадцати лет, без существенных физических инвалидность, чтение от третьего до шестого класса, значительное правописание трудности, не мог пользоваться словарем, очень много говорил, немного работал на клавиатуре или печатал обучение, которое они не использовали эффективно, и не имели предыдущего опыта использования компьютер для записи.

Цели проекта: улучшение отношения учащихся к письму; повышение количества и качества их письменной продукции; развитие лучшего языка навыки и умения.

ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ : Студентам были даны общие обучение работе с компьютером, обучение использованию программы предсказания слов (Key Wiz от Words+) с помощью программы обработки текстов (MS Works), а затем получили непосредственный опыт работы с использование компьютера для записи. Они использовали программное обеспечение в течение года, начиная с Апрель 1989 г.Три меры до и после оценки для оценки навыков учащихся и отношение включало набор письменных заданий, выполненных до проекта, «упражнение с закрытием», в котором учащиеся должны были указать слова, пропущенные из абзац и анкета для оценки их отношения к письму.

РЕЗУЛЬТАТЫ/ОТЗЫВЫ : Исследователи предоставляют количественные данные о каждом из шести студентов на следующем до и после исследования меры: % слов, написанных неправильно, разнообразие слов, правильное использование окончаний слов, точность построения предложения и улучшение отношения к письму.

Сотрудники отметили, что все студенты были заинтересованы в новизне и простоте использования программное обеспечение. Неожиданно им не пришлось тратить много времени на обучение студентов тому, как использовать программные продукты. В результате были получены следующие обобщенные результаты и впечатления. проект:

1. Программное обеспечение для предсказания слов помогло улучшить правописание для несколько причин:

Если учащийся мог ввести первые несколько букв слова, предсказание слова программное обеспечение идентифицировало слово и устранило необходимость писать его целиком.То процесс выбора подходящего слова был сделан проще и быстрее благодаря предсказанию варианты, настроенные для каждого ученика, чтобы каждый ученик чаще всего имел свой собственный используемые слова (например, имена друзей и учителей) и словарный запас (т. е. характерный для их возрастная группа и окружающая среда) на их личной копии программы.
Неожиданным открытием стало то, что программное обеспечение для предсказания слов помогло учащимся осознать свои ошибки по мере их возникновения, полагаясь на «внешний вид» слова.Понимая, что их предсказанные слова не были похожи на слова, которые они хотели, некоторые студенты тогда поэкспериментируйте с другими вариантами букв, пока они не «выглядят правильно».
(Автор и его коллеги не определили, насколько улучшение правописания может быть связано с использованием программного обеспечения для предсказания слов, а сколько было в результате с помощью программы обработки текста.)


2. Использование программного обеспечения для предсказания слов привело к заметному увеличению в разнообразии слов, используемых в письменной речи учащихся.Автор предложил несколько пояснения к этому:

Возможно, увидев и распознав слова, доступные в таблицах прогнозирования поощрял студентов выбирать слова, которые они в противном случае могли бы не использовать.

Автор считает, что, поскольку учащиеся смогли успешно выбрать правильный орфографии из таблиц предсказания, они могли лучше вставить слова, которые они хотели на бумагу и не чувствовали себя обязанными использовать только те слова, с которыми им было удобно написание.


3. Использование программного обеспечения для предсказания слов, очевидно, улучшило Частота и правильное употребление окончаний слов.

Функция в программе предсказания слов позволяет учащемуся добавлять окончание автоматически.

По необъяснимым причинам результаты также показывают сокращение количества морфем и слов, используется в каждом предложении при использовании программного обеспечения для предсказания слов.


4.Для некоторых учащихся использование программного обеспечения для предсказания слов способствовало улучшению использования структуры предложения.

В отношении одного учащегося автор считает, что снижение беспокойства относительно правильного написания возможно, позволили сконцентрироваться на других областях самовыражения.


5. Результаты опроса до и после анкетирования показали, что пять из шести студентов более позитивно относились к письму, и все студенты хотели тратить больше времени на написание своих идей.

6. Хотя конкретные данные не собирались, автор считает, что скорость Письмо улучшилось у пяти из шести учеников в результате использования предсказания слов. или программное обеспечение для проверки орфографии.

Автор отметил, что те студенты, которые смогли улучшить скорость письма использование программного обеспечения для предсказания слов обычно имело легкие нарушения зрения и / или моторики, и очень плохо писали, но могли написать первые 2-3 буквы слова.

ПОСЛЕДУЮЩИЕ МЕРЫ : Программа стала неотъемлемой частью утренней программы по словесности в этом специальном учебном классе. У каждого ребенка есть двадцать минут компьютерного времени для письменных целей и дополнительное время, необходимое для писать письма, журналы, творческое письмо и другую индивидуальную писательскую деятельность.

Автор считает, что сотрудники также многому научились за короткий период времени и что эти знания, а также оборудование будут использоваться другими сотрудниками.Много учителя и родители наблюдали за программой и выразили заинтересованность в получении вовлеченный. Персонал планировал продолжить проект в течение следующих двух лет. Поскольку несколько из учащиеся используют прогнозирование слов в качестве практической стратегии для улучшения письменного вывода и повышение самооценки в отношении письма, персонал предвидит необходимость сделать оборудование в наличии на постоянной основе.

КОНТАКТ(Ы) : Джон Зорделл – специалист по речи и языку Патологоанатом-консультант Центра Фитцуотера в школьном округе Камлупс № 24 в г. Камлупс, Британская Колумбия, Канада.

Коллекция Содержание


[ Главная | Библиотека | Видео | Тур | Прожектор | Семинары | Ссылки ]

Это Материал разработан Национальным центром совершенствования практики (NCIP), расположенный в Центре развития образования, Inc. в Ньютоне, штат Массачусетс. NCIP финансировался Министерством образования США, Управлением специальных образовательных программ. с 1 октября 1992 г. по 30 сентября 1998 г. Грант №х280Н20013.Разрешение предоставлено копировать и распространять эту информацию. Если вы это сделаете, пожалуйста, укажите NCIP. Содержание не обязательно отражает точку зрения или политику Департамента образования, а также упоминание торговых наименований, коммерческих продуктов или организаций не означает их одобрения. NCIP, EDC или правительством США. Последний раз этот сайт обновлялся в сентябре 1998 г.

Центр развития образования, Inc.

Неконтролируемое исправление орфографии на основе сходства с использованием BioWordVec: исследование разработки и использования отчетов о бактериальных культурах и чувствительности к противомикробным препаратам как показано в . Большинство типографских ошибок имеют правильно написанное слово в пределах одного расстояния редактирования. Поэтому в модели, предложенной в этом исследовании, критическое значение расстояния редактирования для создания группы кандидатов на коррекцию было установлено равным 3 или меньше.

Таблица 2

Таблица коррекции с использованием расстояния редактирования.

9
Коррекция Редактировать расстояние
stapylococcus к стафилококку 1
sstreptococcus стрептококк 1
adecarboxylate к adecarboxylata 1
parpinfluenzae к рагатЦиепгаю 1
papatyphi к паратифа 1
pseudodiphtericum к pseudodiphtheriticum 2
urealyticm к urealyticum 1
хромогены к chromogenes 1
flavbacterium к Flavobacterium 1
Ферментан 1 1 1
Koneensis до Koreensis 1
1
Ochrobacterium до ОЧРОБАКТРУМ 2
Оритихабитан NS 1 1 1
1
3
3
9
1 1
Сравнение преследовательных встраиваний

Все пробуждения эмбеддинги, используемые в этом исследовании, были изучены на основе методологии fastText, и корпус был построен без различия между орфографическими ошибками и правильным написанием во время обучения.Для сравнения производительности модели BioWordVec, представленной в предыдущем исследовании, использовались четыре предварительно обученных вложения, предоставленные Facebook.

Ниже приведены пять предварительно обученных вложений: (1) BioWordVec, 200-мерные векторы встраивания, изученные с использованием fastText для PubMed и MIMIC-III; (2) векторы английских слов, 300-мерные векторы встраивания, полученные с помощью fastText для общего текста и из Википедии; (3) Просканированные векторы английских подслов, 300-мерные векторы встраивания, полученные с помощью fastText для 2 000 000 нижних слов, которые появляются в английских текстовых документах; (4) Вики-векторы слов, 300-мерные векторы встраивания, полученные с помощью fastText в Википедии; (5) Простые векторы слов Wiki, 300-мерные векторы встраивания, полученные с использованием fastText в Simple Wikipedia.

Косинусное сходство всех моделей было установлено на 0,80 или выше, пороговое значение расстояния редактирования было установлено на 3 или меньше, а наиболее похожие слова были протестированы в тех же условиях с 30 словами. Индекс оценки представляет собой точное написание всех 16 типографских ошибок, которые появляются в отчете об бактериальной ассимиляции, с указанием степени исправления. показывает скорость исправления типографских ошибок в соответствии с предварительно обученными встраиваниями.

Таблица 3

Сравнение предварительно обученного встраивания.

Pretrained встраивание модели Скорости коррекции
BioWordVec 0,75
английских слов векторы 0,00
просканированных Английские подсловы векторам 0,00
Wiki векторов слова 0,31
Простые векторы слов Wiki 0,19

Алгоритм исправления орфографии с использованием BioWordVec показал очень высокую производительность по сравнению с производительностью других предварительно обученных моделей встраивания слов.Методология, предложенная в данном исследовании, имеет то преимущество, что ее можно использовать даже при отсутствии словаря. Однако было подтверждено, что предварительно обученное встраивание слов на основе клинической базы данных необходимо для исправления ошибок в отчете об идентификации бактерий.

Оценка

С помощью сравнительного эксперимента, как показано на , можно исправить типографские ошибки с помощью предварительно обученного встраивания слов без создания словаря. Для оценки производительности модели, предложенной в данном исследовании, ее производительность сравнивалась с алгоритмом коррекции орфографии на основе правил [17] с использованием словаря и ситуации без коррекции орфографии.SymSpell [18] использовался как алгоритм исправления орфографии, основанный на правиле расстояния редактирования.

SymSpell [18] может исправлять типографские ошибки в 1 миллион раз быстрее, чем исправление орфографии на основе правил [17], и может использовать существующие словари с помощью алгоритма исправления орфографии с симметричным удалением. SymSpell использует расстояние редактирования Дамерау-Левенштейна [14], которое было установлено равным 3 для эксперимента в тех же условиях, что и модель, предложенная в этом исследовании. SCOWL [19] и медицинский словарь Дорланда [20,21] использовались в качестве словарей для SymSpell, и в общей сложности было создано 100 000 словарей правильных слов.

показывает результаты оценки с помощью задачи NER, которая извлекает слова идентификации бактерий. В таблице точность — это количество слов, исправленных для всех орфографических ошибок. Точность — это доля исправленных слов, которым точно соответствуют фактические исправления. Отзыв — это доля правильно исправленных слов среди фактических типографских ошибок. Оценка F1 представляет собой гармоническое среднее точности и полноты. SUSC (неконтролируемое исправление правописания на основе сходства) — это модель, предложенная в этом исследовании.

Таблица 4

Производительность модели с использованием BioWordVec.

Модель Точность Precision Напомним F1 счет
Нет правописание коррекции 0,98 0,94 0,93 0,94
SymSpell 1,00 0,94 0,94 0,94
SUSC и (BioWordVec) 1.00 0,97 0,97 0,97

всех орфографических ошибок. Обе модели могли исправлять частые типографские ошибки, поэтому общая скорость исправления была высокой. Однако, поскольку SymSpell исправляет только определенные слова, оценка F1 показала небольшую разницу по сравнению с ситуацией без правописания.Медицинский словарь Дорланда не смог полностью понять идентификационные названия бактерий для инфекционных заболеваний, а основанные на правилах алгоритмы проверки орфографии с использованием расстояния редактирования не работали должным образом в соответствии с установленными словарями. Создание точного словаря, который можно использовать в алгоритме проверки орфографии на основе правил, очень дорого и требует много времени.

Сравнение сходства

С помощью модели SUSC, предложенной в данном исследовании, изучалась степень сходства слов в зависимости от исправления.показывает сходство слов по тому, исправлены ли они.

Таблица 5

Сравнение подобия по коррекции.

Изменение Коррекция Сходство
adecarboxylate к adecarboxylata Исправленная 0,90
flavbacterium к Flavobacterium скорректированным 0,83
koneensis к koreensis скорректированным 0.87
ochrobacterium к ochrobactrum Corrected 0,93
orytihabitans к oryzihabitans исправленных 0,90
papatyphi к паратифу Corrected 0,89
parpinfluenzae к рагатЦиепгаю Corrected 0.86 0.86
псевдодифтерус к псевдодифтеритую Исправлено 0,93 0,93
Шинзобактерий до Спингебактерии Исправлено 0.93
sstreptococcus стрептококка Исправленных 0,95
stapylococcus к стафилококку Исправленных 0,88
urealyticm к urealyticum Исправленных 0,84
хромогенов к chromogenes Не исправлено 0,71
ferentum в fermentum не исправлено 0,47
perosis в peroris 4 09124 не исправлено42
stacherbrandfii to stackebrandtii Не исправлено 0,59

Как показано на рис. В случае несловесных ошибок, включающих слова, которых на самом деле не существует, большинство слов было исправлено точно. Неправильно исправленные типографские ошибки включали ошибки в реальном слове, когда слово действительно существует, но не соответствует грамматике или контексту.Поскольку ошибки реального слова определяются как аналогичные по смыслу словам, которые не соответствуют ситуации, косинусное сходство для вектора слова, подлежащего исправлению, относительно низкое. Модель, предложенная в этом исследовании, имеет то преимущество, что количественно выражает относительное расстояние между типографскими ошибками и правильно написанными словами, используя сходство между словами. С помощью предлагаемой модели можно сравнить и определить, действительно ли ошибка, обнаруженная с помощью фреймворка, является типографской ошибкой, которая может возникать часто.

Автоматическая коррекция орфографии

Естественным опасением является то, что орфография может быть автоматически исправлена ​​без участия пользователя. желая, чтобы это произошло. В этой конкретной реализации алгоритм для изменение слова остается строгим, так что случаи с двусмысленностью не рассматриваются с вообще, тем самым уменьшая ложные срабатывания. Кроме того, эту функцию можно включить ВЫКЛ для использования в текстовом поле, которое требует технических слов, не обязательно в Словарь. Избирательное использование этой функции, вероятно, сделает ежедневный браузер действия, такие как ввод электронной почты, лучше и быстрее.

Ниже представлен несколько детализированный проект.

Для этого потребуется добавить поддержку Webkit. Класс TypingCommand (TypingCommand.cpp) поддерживает метод markMisspellingsAfterTyping. Это занимает посмотрите на выбор, который получается после ввода, и определите, требуется проверка орфографии. Этот метод спросит markMisspellingsAfterTypingToPosition в редакторе (Editor.cpp), чтобы предоставить целые позиции: firstMisspelledCharOffset и firstMisspelledCharCount.Эти позиции потребуются для создания точного поддиапазона в пределах Объект редактора, который должен быть заменен автоматически правильным словом после ввода. Неизменно это выбирало бы слово сразу после ввода и ввода пробел или другой символ разрыва слова (например, $, @ и т. д. для WebKit).

После определения заменяемого поддиапазона новый метод в редакторе клиент (editorclient.h и editor_client_impl.cc), вызываемый getAutoCorrectSuggestionForMisspelledWord будет предложено указать автозамена слова.Если он может предоставить один, замените поддиапазон этим слово — иначе ничего не делать. Тем временем, getAutoCorrectSuggestionForMisspelledWord в конечном итоге запросит проверку орфографии чтобы предоставить ему автоматическое правильное слово, используя WebViewDelegate из EditorClientImpl. Все проблемы с потоками автоматически решаются следуя тому же пути, что и при определении того, написано ли слово с ошибкой в Редакторе.

Обратите внимание: если эта функция отключена в пользовательском интерфейсе, getAutoCorrectSuggestionForMisspelledWord быстро вернет пустую строку.

Алгоритм автоисправления находится в объекте проверки орфографии в методе Получить автозамену слова. Этот метод может содержать широкий спектр простых сложные алгоритмы автоматической проверки орфографии.

Для начала предлагаю использовать самый простой алгоритм — перестановку соседние символы и проверка правильности написания только одного слова. Это очень распространенный случай, так как мы часто вводим один символ перед другое во время набора текста (в момент написания этого предложения я написал «пока» как «хоть»!).В качестве примера рассмотрим слово «больше». Замена соседних символы приведут к следующему — «omre», «mroe», «moer», «more». Очевидно, что только «больше» не написано с ошибкой. Итак, если пользователь вводит «omre», «mroe», или «moer», оно будет заменено на «больше» в качестве слова автоматического предложения.

В качестве антипримера рассмотрим слово «noen» (с ошибкой). Это будет , а не . автоматически исправлено, потому что замена соседних символов приведет к «неону», как так же как и «никакой». Оба являются допустимыми словами — пользователь, таким образом, также может иметь имел в виду либо.

Как только этот базовый алгоритм будет готов, я посвящу свое время следующим нескольким месяцев на разработку более сложных алгоритмов, с вашей помощью, чтобы сделать это иметь желанный, невидимый в других браузерах до сих пор.

На данный момент единственной необходимой поддержкой пользовательского интерфейса является возможность включить эту функцию. вкл выкл. Это можно сделать с помощью флажка под флажком «Разрешить проверку орфографии» в Меню опций языков. Он также может отображаться в подконтекстном меню для параметры проверки орфографии в текстовом поле.

Очевидно, что со временем потребуется дополнительная поддержка пользовательского интерфейса. Например, пользователи могут не хотят, чтобы некоторые слова автоматически исправлялись — они могут добавить эти слова из команда контекстного меню — например, «Остановить автоматическое исправление этого слова». Также Элемент пользовательского интерфейса должен отображаться под автоматически исправленным словом, когда курсор или мышь при перемещении по нему, чтобы сообщить пользователю, что автоисправление было выполнено.

Эта инфраструктура должна иметь модульные тесты для метода GetAutoCorrectWord. в программе проверки орфографии.

Автоматическая коррекция орфографии — основы работы

В этом посте я расскажу об автоматической коррекции орфографии. Допустим, вы пишете документ на своем компьютере и вместо «утро» случайно набираете «утро». Если у вас включена автоматическая коррекция орфографии, вы, вероятно, увидите, что «утро» само по себе трансформировалось в «утро». Как это работает? Как ваш компьютер узнает, что когда вы вводили «утро», вы на самом деле имели в виду «утро»? Мы собираемся увидеть, как в этом посте.

Орфографические ошибки могут оказаться настоящими словами!

Прежде чем мы на самом деле рассмотрим, как работает исправление орфографии, давайте подумаем о сложности этой проблемы. В предыдущем примере «утро» не было настоящим словом, поэтому мы знали, что это орфографическая ошибка. Но что, если вы неправильно написали «колледж» как «коллаж» или «три» как «дерево»? В этих случаях слово, которое вы напечатали неправильно, оказывается само фактическим словом! Исправление этих типов ошибок называется исправлением орфографии реальных слов .С другой стороны, если ошибка не является реальным словом (например, «утро» вместо «утро»), исправление этих ошибок называется исправлением несловной орфографии.  Вы видите, что исправление правописания в реальном мире кажется более сложным, чем исправление правописания без слов, потому что каждое введенное вами слово может быть ошибкой (даже если оно имеет правильное написание). Например, предложение «Три дерева были хвостом» не имеет смысла, потому что каждое слово, кроме «the» и «were», является ошибкой, хотя все они являются реальными словами.Фактическое предложение должно быть «Три дерева были высокими». В этом посте я расскажу об исправлении орфографии без слов с базовым подходом к нему.

Исправление орфографии как вероятностная задача

Теперь давайте рассмотрим нашу задачу исправления правописания и подумаем о ней как о проблеме вероятности. Прежде всего, давайте подумаем об условной вероятности P(w | слово с ошибкой), где w – любое слово в словаре. По сути, это отвечает на вопрос: какова вероятность того, что w будет правильным словом, учитывая слово с ошибкой? Например, P(morning | mornig ) говорит нам о вероятности того, что mornig будет правильным словом для слова mornig с ошибкой. Таким образом, ответом на нашу задачу по исправлению орфографии может быть просмотр всех слов в словаре и вычисление условной вероятности для каждого слова. Затем мы можем выбрать слово, которое имеет наибольшую вероятность. Например, мы можем рассчитать следующие вероятности:  P(яблоко | утро), P( актер | утро),… P(утро | утро),  … P(зебра | утро)

Вы, наверное, думаете: «Не займет ли это слишком много времени, если мы будем рассматривать каждое слово в словаре на предмет любого слова с ошибкой?».Ты прав. Вы можете видеть, что мы тратим время впустую, вычисляя такие вероятности, как P(яблоко | утро), P(актер | утро) или P(зебра | утро), потому что вероятность того, что человек случайно наберет что-то вроде «утро», почти нулевая. из «яблока». Нам нужно сократить слова, которые мы на самом деле проверяем, и хороший способ сделать это — использовать что-то, называемое расстоянием редактирования .

Что такое расстояние редактирования?

Давайте немного отклонимся и немного поговорим о расстоянии редактирования.Скажи, что у тебя есть два слова. Редакционное расстояние между ними — это минимальное количество операций, которые вам нужно сделать, чтобы преобразовать одно слово в другое. Операции могут быть такими, как вставка символа, удаление символа или замена одного символа другим. Например, расстояние редактирования между «видеть» и «море» равно 1. Почему? Потому что нам нужно заменить один символ «а» в «море» на «е», чтобы получить «видеть». Так что мы сделали одну операцию, которая была заменой. Теперь давайте подумаем о расстоянии редактирования между «яблоком» и «утром».Нам нужно 5 замен (чтобы заменить 5 символов «morni» на «apple») и 1 удаление (чтобы удалить последний символ «g» в «mornig»). Всего нам нужно 6 операций для этого преобразования из «утро» в «яблоко». Таким образом, расстояние редактирования между ними равно 6,

.

Возвращаясь к исходной задаче, мы можем сказать, что не будем вычислять вероятность P(яблоко | утро) , потому что расстояние редактирования между двумя словами «яблоко» и «утро» равно 6, что слишком велико. Мы можем сказать, что единственными словами, для которых мы будем вычислять вероятность, являются слова, для которых расстояние редактирования (между этим словом и словом с ошибкой) очень мало (возможно, 1 или 2).Это значительно уменьшит количество слов, которые нам нужно проверить.

Как рассчитать вероятность  P(w | слово с ошибкой) ?

Следующий вопрос, на который нам нужно ответить, заключается в том, как рассчитать условную вероятность P(w | слово с ошибкой). Мы не можем оценить это значение напрямую, поэтому нам нужно использовать правило Байеса. Тогда мы можем записать это как:

P(слово с ошибкой | w) * P(w)  ÷  P(слово с ошибкой)

Когда мы пытаемся найти w , которое максимизирует приведенный выше член для конкретного слова с ошибкой, мы можем опустить знаменатель, потому что вероятность слова с ошибкой останется одинаковой для всех w.

Таким образом, мы можем формально записать нашу задачу как:

Правильное слово = argmax  P(слово с ошибкой | w) * P(w)

, где argmax превышает все w в D, где D — это набор слов в словаре с малым расстоянием редактирования до слова с ошибкой. Затем для каждого слова в D нам нужно вычислить P(слово с ошибкой | w) * P(w).

Мы можем вычислить P(w) , используя языковую модель (может быть от униграммы до примерно 4-грамм). Подробнее о языковых моделях N-грамм читайте в моем посте — https://xrds.acm.org/blog/2017/10/introduction-n-grams-need/

Например, для модели языка униграмм мы могли бы найти P(w) как количество раз, когда w встречается в корпусе, деленное на общее количество слов в корпусе. Для модели биграммы или триграммы нам нужно было бы найти вероятность слова w в контексте, в котором оно появится в предложении (предложение, содержащее орфографическую ошибку), что даст лучшие результаты.

Вероятность  P(слово с ошибкой | w)  – это вероятность ввода слова с ошибкой вместо слова w.Это зависит от многих вещей, например, от того, какие буквы расположены близко друг к другу на клавиатуре или от скорости набора текста. Мы можем оценить эту вероятность, взглянув на корпуса слов с частыми ошибками, таких как http://www.dcs.bbk.ac.uk/~ROGER/corpora.html

.

Основываясь на корпусе, мы можем оценить, сколько раз символ x заменяется другим символом y , и на основе этой информации мы можем рассчитать вероятность. Другим вариантом может быть прямое использование слов с ошибками в корпусе для оценки их вероятности с использованием подходов, основанных на подсчете.

Затем, получив две вероятности P(w) и P(слово с ошибкой | w) , нам нужно их перемножить и пройтись по всем возможным словам w  в D  и найти слово w  , для которого продукт максимален. Это слово w будет правильным словом для слова с ошибкой, и ваш компьютер заменит слово с ошибкой этим словом в вашем документе.

Это был базовый подход к тому, как работает автоматическая коррекция орфографии.Для дальнейшего чтения по этому вопросу вы можете проверить ссылку ниже —

.

https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/5.pdf

 

Исправление орфографии. Орфографическая коррекция обязательна для… | Даниэль Тункеланг

Орфографическая коррекция необходима для любой современной поисковой системы. Оценки доли поисковых запросов с ошибками различаются, но в различных исследованиях она составляет от 10% до 15%. Для современных искателей поисковая система без надежной коррекции орфографии просто не работает.

Это, однако, не означает, что вы должны создавать систему исправления орфографии с нуля. Готовые системы исправления орфографии, такие как Aspell или Hunspell, легко настраиваются и должны удовлетворить потребности большинства людей.

Однако важно понимать, как работает орфографическая коррекция. Отличной отправной точкой является классический пост Питера Норвига «Как написать корректор орфографии», в котором рассматриваются такие фундаментальные понятия, как расстояние редактирования, языковые модели и модели ошибок.

Давайте рассмотрим ключевые аспекты системы исправления правописания.

Обзор

В автономном режиме, до выполнения каких-либо запросов:

  • Маркеры индексации. Построение индекса, используемого во время запроса для генерации кандидатов.
  • Построение языковой модели. Вычисление модели для оценки априорной вероятности предполагаемого запроса.
  • Построение модели ошибок. Вычисление модели для оценки вероятности конкретной орфографической ошибки при заданном запросе.

Во время запроса:

  • Генерация кандидатов. Идентификация кандидатов на исправление орфографии для запроса.
  • Подсчет очков. Вычисление оценки или вероятности для каждого кандидата.
  • Представление предложений. Определение необходимости и способа представления исправления правописания.

Давайте углубимся в каждый из этих аспектов.

Маркеры индексирования

Индексирование для исправления орфографии немного отличается от индексирования для поиска документов.Фундаментальной структурой данных для поиска документов является инвертированный индекс (также известный как список публикации), который сопоставляет токены с документами. Напротив, индексирование для исправления орфографии обычно сопоставляет подстроки токенов (символьные n-граммы) с токенами.

Большинство токенов с ошибками отличаются от предполагаемых токенов не более чем на несколько символов (т. е. небольшое расстояние редактирования). Индекс для приблизительного сопоставления строк позволяет обнаруживать эти промахи путем поиска строк — в нашем случае токенов — по их подстрокам.Мы генерируем этот индекс, идентифицируя уникальные токены в корпусе, перебирая их и вставляя соответствующие сопоставления подстроки в строку в индекс подстроки, такой как индекс n-граммы или суффиксное дерево.

Хотя в этом описании предполагается пакетный автономный процесс индексации, можно легко обновлять индекс поэтапно, когда мы вставляем, удаляем или обновляем документы.

Этот индекс растет с увеличением словарного запаса корпуса, поэтому он может стать довольно большим.Более того, по мере роста словарного запаса индекс становится более плотным: в частности, короткие подстроки сопоставляются с большим количеством токенов. Следовательно, система исправления орфографии должна искать компромисс между хранением, эффективностью и качеством при индексации и генерации кандидатов.

Также можно индексировать токены на основе их звучания, например, канонизировать их в коды Метафона. Этот подход наиболее полезен для слов с неинтуитивным написанием, таких как имена собственные или слова, заимствованные из других языков.

Модели построения

Цель исправления орфографии состоит в том, чтобы найти исправление из всех возможных исправлений-кандидатов (включая исходный запрос), которое имеет наибольшую вероятность быть правильным. Для этого нам нужны две модели: языковая модель, которая сообщает нам априорную вероятность запроса, и модель ошибок, которая сообщает нам вероятность строки запроса при заданном запросе. С помощью этих двух моделей и теоремы Байеса мы можем оценить кандидатов на исправление орфографии и ранжировать их на основе их вероятности.

Построение языковой модели

Языковая модель оценивает вероятность предполагаемого запроса, т. е. вероятность того, что при отсутствии дополнительной информации искатель наберет конкретный запрос.

Давайте рассмотрим упрощающее предположение, что все наши запросы — это отдельные токены. В этом случае мы можем нормализовать историческую частоту уникальных запросов, чтобы установить распределение вероятностей. Так как мы должны учитывать возможность увидеть запрос в первый раз, нам нужно сглаживание (т.g, Гуд-Тьюринг), чтобы не присваивать ему нулевую вероятность. Мы также можем комбинировать частоту токенов в журналах запросов с частотой токенов в корпусе, чтобы определить наши априорные вероятности, но важно не позволять частотам корпусов заглушать журналы запросов, которые демонстрируют фактические намерения искателя.

Этот подход не работает, когда мы пытаемся смоделировать вероятность запросов с несколькими маркерами. Мы сталкиваемся с двумя проблемами. Во-первых, это масштаб: количество последовательностей токенов, для которых нам нужно вычислить и сохранить вероятности, экспоненциально растет по мере увеличения длины запроса.Второй — разреженность: по мере того, как запросы становятся длиннее, у нас становится меньше возможностей точно оценить их низкую вероятность на основе исторических данных. В конце концов мы обнаруживаем, что большинство длинных последовательностей токенов никогда раньше не встречались.

Решение обеих проблем состоит в том, чтобы полагаться на частоты частот n-грамм для малых значений n (например, униграммы, биграммы и триграммы). Для больших значений n мы можем использовать отсрочку или интерполяцию. Для получения более подробной информации прочитайте эту главу книги Дэниела Джурафски и Джеймса Мартина об n-граммах.

Построение модели ошибок

Модель ошибок оценивает вероятность конкретной орфографической ошибки при заданном запросе. Вам может быть интересно, почему мы вычисляем вероятность в этом направлении, когда наша конечная цель противоположна — а именно, оценить запросы-кандидаты с учетом возможной орфографической ошибки. Но, как мы увидим, теорема Байеса позволяет нам комбинировать языковую модель и модель ошибок для достижения этой цели.

Орфографические ошибки представляют собой набор из одной или нескольких ошибок.Вот наиболее распространенные типы орфографических ошибок, также называемые правками:

  • Вставка. Добавление дополнительной буквы, например. , верно . Важным частным случаем является повторяющаяся буква, например, павильон .
  • Удаление. Отсутствует буква, например, шофер . Важный особый случай — отсутствие повторяющейся буквы, например, , начинающееся с .
  • Замена. Замена одной буквы на другую, т.е.г., внешний вид . Чаще всего заменяются неправильные гласные.
  • Транспонирование. Перестановка последовательных букв, например. получить .

Обычно мы моделируем орфографические ошибки, используя модель зашумленного канала, которая оценивает вероятность последовательности ошибок при заданном конкретном запросе. Мы можем настроить такую ​​модель эвристически или обучить модель с машинным обучением на наборе примеров орфографических ошибок.

Обратите внимание, что модель ошибки зависит от характеристик искателей и, в частности, от того, как они получают доступ к поисковой системе.В частности, люди совершают разные (и более частые) ошибки на маленьких мобильных клавиатурах, чем на больших клавиатурах ноутбуков.

Генерация кандидатов

Генерация кандидатов аналогична поиску документов: так мы получаем удобный набор кандидатов на исправление орфографии, которые мы затем оцениваем и ранжируем.

Точно так же, как поиск документов использует инвертированный индекс, генерация кандидатов использует индекс орфографических исправлений для получения набора кандидатов, который, как мы надеемся, включает в себя наилучшее исправление, если таковое имеется.

Чтобы получить представление о том, как работает генерация кандидатов, рассмотрите, как можно получить все токены в пределах расстояния редактирования, равного 1, в запросе с ошибкой retreival . Маркер на расстоянии редактирования должен заканчиваться на etreival , или начинаться на r и заканчиваться на treival , или начинаться на re и заканчиваться на reival , или начинаться на ret и заканчиваться на

5 eival и т. д. Используя индекс подстроки, вы можете получить всех этих кандидатов с помощью ИЛИ из И.

Это не самый эффективный или общий алгоритм генерации кандидатов, но, надеюсь, он даст вам представление о том, как работают такие алгоритмы.

Стоимость извлечения зависит от интенсивности исправления, которая примерно равна максимальному расстоянию редактирования, т. е. количеству правок, которые могут быть объединены в одну ошибку. Набор кандидатов растет экспоненциально с расстоянием редактирования. Вероятность кандидата уменьшается с его расстоянием редактирования, поэтому стоимость более агрессивной генерации кандидатов дает убывающую отдачу.

Подсчет очков

Будем надеяться, что правильное исправление орфографии находится среди сгенерированных кандидатов. Но как выбрать лучшего кандидата? И как мы определяем, был ли запрос изначально написан с ошибкой?

Для каждого кандидата у нас есть его априорная вероятность из языковой модели. Мы можем использовать модель ошибок для вычисления вероятности запроса с учетом кандидата. Итак, теперь мы применяем теорему Байеса, чтобы получить условную вероятность кандидата при заданном запросе:

Вероятность (кандидат | запрос) ∝ Вероятность (запрос | кандидат) * Вероятность (кандидат)

Мы используем символ пропорциональности (∝) здесь вместо равенства, потому что мы опустили знаменатель, который представляет собой априорную вероятность запроса.Этот знаменатель не меняет относительных баллов кандидатов.

Как правило, мы выбираем наиболее результативного кандидата, которым может быть сам запрос. Мы используем вероятность, чтобы установить нашу уверенность в кандидате.

Представление предложений

Решение о том, как представить предлагаемые исправления орфографии, возможно, не является алгоритмической проблемой, но это важная часть процесса поиска.

Ключевыми факторами являются то, имеет ли кандидат с самым высоким рейтингом высокую вероятность, и является ли этот кандидат исходным запросом: запрос уже написан правильно.

  • Если лучший кандидат не является исходным запросом и имеет высокую вероятность, автоматически переписать запрос и уведомить искателя заметным сообщением над результатами поиска. Включите ссылку, которая позволяет искателю увидеть результаты исходного запроса.
  • Если лучший кандидат не является исходным запросом, но не имеет высокой вероятности, то показать результаты для исходного запроса, но предложить альтернативу в виде «Вы имели в виду». Рассмотрим тот же подход, когда лучшим кандидатом является исходный запрос, но следующий кандидат имеет почти такую ​​же высокую вероятность.
  • Наконец, вы не должны переписывать запрос так, чтобы он не возвращал результатов, независимо от вероятности. И наоборот, при исправлении запроса, который в противном случае не дал бы результатов, не так много риска.

    Заключение

    Надеюсь, теперь вы понимаете, как работают системы исправления правописания — поздравляем!

    Опять же, это не означает, что вы должны пытаться написать свой собственный. Как вы, надеюсь, уже поняли, системы исправления орфографии — сложные звери, зависящие от надежного языка и моделей ошибок, а также от компромиссов для оптимизации их эффективности и результативности.Знание внутреннего устройства поможет вам использовать и настраивать лучшие в своем классе готовые инструменты.

    Наконец, помните, что качество исправления орфографии является одним из наиболее важных атрибутов поиска. Инвестируйте соответственно и сделайте своих искателей счастливыми.

    Предыдущая: Токенизация

    Следующая: Вывод и лемматизация

    Набор инструментов для исправления правописания на основе нейронной сети

    Функции проверки орфографии или средства проверки орфографии — это программные приложения, которые проверяют слова по цифровому словарю, чтобы убедиться, что они написаны правильно.Слова, идентифицированные программой проверки орфографии как написанные с ошибками, обычно выделяются или подчеркиваются. Среди множества доступных инструментов и приложений для проверки орфографии этот пост будет посвящен NeuSpell, нейронной сети и набору инструментов для проверки орфографии на основе Python. Ниже приведены основные моменты, которые будут рассмотрены в этой статье.

    Содержание
    1. Как работает проверка орфографии?
    2. Под капотом NeuSpell
    3. Модели в NeuSpell
    4. Детали реализации NeuSpell
    5. Реализация NeuSpell

    Давайте начнем обсуждение с понимания того, как работают различные инструменты для исправления орфографии.

    Как работает проверка орфографии?

    При представлении документа клиентам, преподавателям или любой другой аудитории очень важно сказать что-то умное и ценное. Однако, если ваш контент изобилует опечатками, орфографическими ошибками и ошибками, большинство людей, скорее всего, не заметят его. Идеальный текст — это признак профессионализма, и большинство компаний не ожидают от своей документации ничего иного. Программа проверки орфографии или функции проверки орфографии, предоставляемые текстовым процессором, — это два полезных инструмента, которые пользователи компьютеров могут использовать для редактирования своих документов.

    Самый распространенный тип ошибок в письменном тексте — это опечатки в словах. В результате проверки орфографии стали обычным явлением и появились в различных приложениях, таких как поисковые системы, инструменты для повышения производительности и совместной работы, платформы для обмена сообщениями и т. д. С другой стороны, многие высокопроизводительные системы исправления правописания разрабатываются предприятиями и обучаются на огромных объемах закрытых пользовательских данных.

    С другой стороны, многие свободно доступные готовые корректоры, такие как Enchant, GNU Aspell и JamSpell, неэффективно используют контекст слова с орфографической ошибкой.Например, исходя из контекста, они не могут отличить от от обучения или мысли: «Кто научил вас исчислять?» против «Я никогда не думал, что мне дадут стипендию».

    Под капотом NeuSpell

    В своей статье Sai Muralidhar et al. предложить набор инструментов для проверки орфографии под названием NeuSpell. Они демонстрируют набор инструментов для исправления орфографии, состоящий из нескольких нейронных моделей, которые точно фиксируют контекст вокруг орфографических ошибок.Они используют несколько стратегий шумоподавления текста для обучения этих нейронных корректоров орфографии путем обработки синтетических обучающих данных для исправления орфографии в контексте.

    Для зашумления на уровне слов эти стратегии используют справочную таблицу, а для зашумления на уровне символов они используют словарь путаницы на уровне символов на основе контекста. Соберите отдельные пары «опечатка-исправление» из различных общедоступных источников, чтобы заполнить эту справочную таблицу и матрицу путаницы.

    NeuSpell — это набор инструментов с открытым исходным кодом для исправления английской орфографии.Этот инструментарий включает в себя десять различных моделей, которые тестируются на наличие естественных орфографических ошибок из различных источников. Когда модели обучаются на наших синтетических примерах, коэффициенты коррекции улучшаются на 9% (абсолютно) по сравнению с обучением на случайно выбранных возмущениях характера.

    Коэффициент коррекции увеличивается еще на 3% при использовании более богатых контекстных представлений. Этот инструментарий позволяет пользователям использовать предлагаемые и существующие системы исправления орфографии через единую командную строку и веб-интерфейс.

    Модели в NeuSpell

    Этот инструментарий включает десять различных моделей исправления орфографии, (i) в том числе две имеющиеся в продаже ненейронные модели, (ii) четыре опубликованные нейронные модели для исправления орфографии и (iii) четыре наших расширения. Ниже приведены сведения о первых шести системах:

    .
    SC-LSTM

    Он использует полусимвольные представления, передаваемые через сеть bi-LSTM, для исправления слов с ошибками.Полусимвольные представления объединяют горячие вложения для первого, последнего и набора внутренних символов.

    ЧАР-LSTM-LSTM

    Модель создает представления слов, передавая каждый символ в bi-LSTM. Затем эти представления передаются во второй biLSTM, обученный прогнозировать корректирующие действия.

    ЧАР-CNN-LSTM

    В этой модели, как и в предыдущей, используется сверточная сеть для создания представлений на уровне слов из отдельных символов.

    БЕРТ

    В модели используется предварительно обученная трансформаторная сеть. Представления слов получаются путем усреднения представлений подслов, которые затем передаются в классификатор для прогнозирования его исправления.

    ГНУ Аспел

    Для оценки слов-кандидатов используется комбинация фонетического алгоритма Metaphone, стратегии Ispell на случай промаха и взвешенной метрики расстояния редактирования.

    Они усовершенствовали модель SC-LSTM с помощью глубоких контекстуальных представлений из предварительно обученных ELMo и BERT, чтобы лучше фиксировать контекст вокруг токена с ошибкой.Они добавляют их к полусимвольным вложениям, прежде чем передать их в biLSTM или в выходные данные biLSTM, потому что наилучшая точка для интеграции таких вложений зависит от задачи. Наш инструментарий в настоящее время включает четыре такие обученные модели: ELMo/BERT в сочетании с полусимвольной моделью bi-LSTM на вводе/выводе.

    Детали реализации NeuSpell

    В NeuSpell нейронные модели обучаются, рассматривая исправление орфографии как задачу маркировки последовательности, при этом правильное слово помечается как само по себе, а его исправление помечается как его исправление.Аббревиатура UNK относится к меткам, которых нет в словаре. Слой softmax используется для обучения моделей для вывода распределения вероятностей по конечному словарю для каждого слова во входной текстовой последовательности.

    Во время обучения они использовали сверточные фильтры размером 50 100 100 100 с длинами 2,3,4,5 в CNN и установили скрытый размер сети bi-LSTM во всех моделях равным 512. Выходы bi-LSTM были исключены при 0,4, и модели были обучены с использованием кросс-энтропийной потери.

    Для моделей с компонентом BERT мы использовали оптимизатор BertAdam, а для остальных — оптимизатор Adam.С этими оптимизаторами используются настройки параметров по умолчанию. Я использовал размер партии из 32 примеров и тренировался в течение 3 эпох терпения.

    Замените предсказания UNK соответствующими входными словами во время логического вывода, затем оцените результаты. Затем оцениваются точность (процент правильных слов среди всех слов) и скорость исправления слов в моделях (процент исправленных токенов с орфографическими ошибками).

    Для использования ELMo и BERT использовались библиотеки AllenNLP и Huggingface.Библиотека Pytorch используется для реализации всех нейронных моделей в этом наборе инструментов, и они совместимы как со средами ЦП, так и с графическими процессорами.

    Теперь давайте посмотрим, как мы можем реализовать NeuSpell.

    Внедрение NeuSpell

    Чтобы двигаться дальше, нам нужно установить NeuSpell из официального репозитория, клонировав и установив зависимости из файла require.txt, как указано в репозитории, или мы можем установить его напрямую с помощью команды pip как pip install neuspell.

    Импорт всех зависимостей

     импорт neuspell
    из импорта neuspell BertChecker, CnnlstmChecker 

    Теперь создайте экземпляр класса BertChecker и загрузите предварительно обученную модель.

     checker_bert = BertChecker()
    # Скачать предварительно обученную модель BERT
    checker_bert.from_pretrained()
     

    Теперь давайте возьмем несколько примеров неправильно написанных предложений и посмотрим, как модель может их исправить.

    checker_bert.правильный("Я рад получить ваш ответ")

    А вот и результат.

    Возьмем другой пример,

    checker_bert.correct_strings(["Эти слова часто используются вместе. Вы можете перейти к определению орфографии или определению ошибок. Или посмотреть другие сочетания с ошибками.", ])

    Прекрасная вещь, которую я заметил в этом наборе инструментов, заключается в том, что мы можем даже передать наш текстовый файл напрямую, и он может вернуть очищенную версию в виде текстового файла, как в приведенном выше примере, используя только одну строку кода, как показано ниже.

    checker_bert.correct_from_file(src="/content/History_100.txt")

    Приведенный выше код возвращает файл clean_version.txt в локальном каталоге.

    После этого шага мы также можем оценить наши текстовые файлы. Для этого под checker_bert.evaluate() нам нужно передать исходный чистый файл и поврежденный файл, как показано ниже.

    checker_bert.evaluate(clean_file="clean_version.txt", испорченный_файл="History_100.txt")

    Заключительные слова  

    В этом посте мы увидели, как инструменты проверки орфографии могут играть жизненно важную роль. Мы говорили о NeuSpell, наборе инструментов для исправления орфографии с десятью различными моделями, в связи с различными доступными наборами инструментов. В отличие от популярных программ проверки орфографии с открытым исходным кодом, наши модели точно фиксируют контекст слов с ошибками, и мы все видели заранее.

    Каталожные номера

    Bing запускает широкомасштабную коррекцию орфографии по всему миру

    Крупномасштабные многоязычные модели исправления орфографии Microsoft Bing, получившие общее название Speller100, развертываются по всему миру с высокой точностью и высоким отзывом на более чем 100 языках.

    Bing сообщает, что около 15% запросов, отправленных пользователями, содержат орфографические ошибки, что может привести к неправильным ответам и неоптимальным результатам поиска.

    Чтобы решить эту проблему, Bing создала, по ее словам, самую полную систему исправления орфографии из когда-либо созданных.

    В запросах A/B-тестирования со Speller100 и без него Bing наблюдал следующие результаты:

    • Количество страниц без результатов уменьшено до 30%.
    • Количество раз, когда пользователям приходилось вручную переформулировать свой запрос, уменьшилось на 5%.
    • Количество раз, когда пользователи нажимали на вариант написания, увеличилось с однозначных до 67%.
    • Количество кликов пользователей по любому элементу на странице уменьшилось с однозначных до 70%.

    Как Bing удалось это сделать? Продолжайте читать, чтобы узнать больше о Speller100.

    Улучшение исправления орфографии в результатах поиска Bing

    Исправление орфографии уже давно является приоритетом для Bing, и поисковая система делает еще один шаг вперед, добавляя больше языков со всего мира.

    «Чтобы сделать Bing более инклюзивным, мы решили расширить нашу текущую службу исправления орфографии до более чем 100 языков, установив такую ​​же высокую планку качества, которую мы установили для исходных двух десятков языков».

    Запуск Speller100 представляет собой значительный шаг вперед для Bing и стал возможен благодаря последним достижениям в области искусственного интеллекта.

    Технология Speller100 объясняется в недавнем сообщении в блоге компании. Вот некоторые ключевые детали новой технологии исправления орфографии Bing.

    Технология Microsoft Bing Speller100

    Bing считает нулевое обучение важным достижением в области искусственного интеллекта, которое помогает сделать Speller100 возможным.

    Обучение с нулевым выстрелом позволяет модели ИИ точно изучать и исправлять правописание без каких-либо дополнительных помеченных обучающих данных для конкретного языка. Это отличается от традиционных решений для исправления орфографии, которые полагались исключительно на обучающие данные для изучения правописания языка.

    Опираться на обучающие данные сложно, когда речь идет об исправлении орфографии языков, в которых недостаточно данных.Именно для решения этой проблемы и предназначено обучение с нулевым выстрелом.

    «Представьте, что кто-то научил вас правописанию на английском языке, и вы автоматически научились также правописанию на немецком, голландском, африкаанс, шотландском и люксембургском языках. Это — это то, что позволяет обучение с нулевым выстрелом, и это ключевой компонент Speller100, который позволяет нам расширяться до языков с очень небольшим количеством данных или вообще без них».

    Исправление орфографии не является обработкой естественного языка

    Bing отмечает, что, хотя в обработке естественного языка были достигнуты значительные успехи, исправление орфографии — это совсем другая задача.

    Все орфографические ошибки можно разделить на два типа:

    • Ошибка отсутствия слова : Происходит, когда слова нет в словаре данного языка.
    • Ошибка реального слова : Происходит, когда слово допустимо, но не вписывается в более широкий контекст.

    Bing разработал подход глубокого обучения для исправления этих орфографических ошибок, вдохновленный моделью Facebook BART. Однако он отличается от BART тем, что исправление орфографии оформлено как проблема на уровне символов.

    Чтобы решить проблему на уровне символов, модель Bing Speller100 обучается с использованием мутаций на уровне символов, которые имитируют орфографические ошибки.

    Bing называет эти «функции шума»:

    «Мы разработали функции шума, чтобы генерировать распространенные ошибки поворота, вставки, удаления и замены.

    Использование функции шума значительно снизило нашу потребность в аннотациях, помеченных человеком, которые часто требуются в машинном обучении. Это весьма полезно для языков, для которых у нас мало или совсем нет обучающих данных.

    Функция Noise позволяет Bing обучать Speller100 исправлению орфографии языков, для которых не существует большого количества данных запросов с ошибками.

    Вместо этого Bing использует обычный текст, извлекаемый из веб-страниц, который собирается посредством обычного веб-сканирования. Говорят, что в сети достаточно текста, чтобы облегчить изучение сотен языков.

    «Это предварительное задание оказалось первым серьезным шагом к решению многоязычной орфографической коррекции для более чем 100 языков.Это помогает достичь 50% отзыва исправлений для лучших кандидатов на языках, для которых у нас нет данных для обучения».

    Хотя это значительное достижение, Бинг считает, что 50% отзыва недостаточно. Вот где на помощь приходит обучение с нуля.

    Для языков без обучающих данных Bing использует свойство нулевого выстрела для целевых языковых семейств. Это делается на основе представления о том, что известно, что большинство языков мира родственны другим.

    «Это орфографическое, морфологическое и семантическое сходство между языками одной и той же группы делает модель нулевой ошибки обучения очень эффективной и действенной…

    Обучение с нулевым выстрелом делает возможным обучение прогнозированию правописания для этих языков с низким или нулевым ресурсом.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.