中文拼写检错和纠错算法的优化及实现

发布时间：2025-03-17 21:00

　　随着计算机和互联网的发展,越来越多的行业在工作或生活中使用计算机和电子文档等进行沟通和协作。中文拼写检错和纠错是保证沟通和协作过程中正确性的重要技术,是检验中文是否存在拼写错误并给出正确建议字的重要工具和中文自然语言处理研究领域中的重要课题。中文拼写纠错的应用领域十分广泛,如中文输入法、手写体识别、文档编辑、搜索引擎和问答系统等等。由于中文自然语言处理的起步较晚,多音、形近,以字为单位的中文特点导致中文拼写纠错难度较大,所以中文拼写纠错的精度一直较低。在前人的基础上,提出了新的检错和纠错算法。提出了基于N元语言模型和中文分词的中文拼写检错算法以及基于加权噪声信道模型的中文拼写纠错算法。经过详细的调查,总结了中文拼写错误的多种错误类型和成因,并设计和实现了一个用于拼写检错和纠错的框架。将中文文本进行基于字的N元切分并统计概率,结合混淆集,提出了基于N元概率的检错算法。将两者结合并引入N元语言模型;将噪声信道模型、字频概率和字与字拼音之间的最小编辑距离结合,提出了基于加权噪声信道模型的中文拼写纠错算法。为了寻找最优的参数集合和解码速度,实现了多种平滑方法的N元语言模型框架和Beam Sear...

【文章页数】：80 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4.3语音识别过程

华中科技大学硕士学位论文语言模型，如Xie等人在2015年SIGHAN会议上提出了基于N元语言asedonNgramModel，以下简称BONM）的中文拼写校验系统。统计语言模型的提出背景是为了解决语音识别问题，在该任务中，计算机将....

图4.5BeamSearch搜索示意图

因此，穷举的方法必然会导致时间复杂度和空间复杂度异常高，性能较低。表4.1新句数量与错字个数和混淆集的关系错字的个数混淆集的平均个数新句子的数量11001002100=3100=…本文利用第三章提出的BMWS检错....

本文编号：4035458