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文檔簡(jiǎn)介
1、漢語(yǔ)文本自動(dòng)校對(duì)的研究一直以來(lái)都是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的難點(diǎn)。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展,電子文本數(shù)量越來(lái)越大,文本錯(cuò)誤越來(lái)越多,其中非詞錯(cuò)誤是一種常見(jiàn)的錯(cuò)誤。目前,傳統(tǒng)的漢語(yǔ)自動(dòng)校對(duì)研究大多圍繞自動(dòng)查錯(cuò)開(kāi)展,在糾錯(cuò)方面的研究相對(duì)較少。
針對(duì)以上問(wèn)題,本文首先界定漢語(yǔ)錯(cuò)誤的類(lèi)型分為“非詞錯(cuò)誤”和“真詞錯(cuò)誤”,然后利用統(tǒng)計(jì)的方法獲取Web語(yǔ)料中的錯(cuò)字詞,構(gòu)建錯(cuò)字詞知識(shí),獲取的錯(cuò)字詞知識(shí)用于非詞錯(cuò)誤的自動(dòng)校對(duì)方法。具體研究?jī)?nèi)容包含以下幾
2、個(gè)方面:
(1)漢語(yǔ)錯(cuò)別字分析
本文首先對(duì)漢語(yǔ)文本中錯(cuò)別字的原因進(jìn)行了分析,然后根據(jù)漢字的錯(cuò)誤原因和錯(cuò)誤詞串的性質(zhì)對(duì)非詞錯(cuò)誤進(jìn)行了分類(lèi)。最后對(duì)Web新聞?wù)Z料中的漢語(yǔ)錯(cuò)誤進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)與分析。
(2)錯(cuò)字詞知識(shí)庫(kù)自動(dòng)構(gòu)建方法
實(shí)現(xiàn)文本中的非詞錯(cuò)誤的自動(dòng)校對(duì),需要大量的知識(shí)與資源,其中錯(cuò)字詞知識(shí)就是一種非常重要的知識(shí)。本文提出兩種錯(cuò)字詞自動(dòng)構(gòu)建方法,一種是基于模糊匹配與統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的錯(cuò)字詞知識(shí)自動(dòng)構(gòu)建方法,
3、該方法以N-gram模型和模糊匹配為基礎(chǔ),通過(guò)上下文統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行驗(yàn)證,從而得到錯(cuò)字詞知識(shí);另一種是基于漢字混淆集的錯(cuò)字詞知識(shí)自動(dòng)構(gòu)建方法,該方法利用漢字混淆集替換待匹配詞中的漢字生成混淆詞串,再利用統(tǒng)計(jì)知識(shí)驗(yàn)證每個(gè)混淆詞,從而得到錯(cuò)字詞知識(shí)。
(3)基于模糊分詞的非詞錯(cuò)誤自動(dòng)校對(duì)方法
本文利用生成的錯(cuò)字詞知識(shí)與正確詞詞典相結(jié)合,對(duì)目標(biāo)語(yǔ)句進(jìn)行模糊切分形成詞圖,最后利用最短路徑求解方法求得詞圖中的最優(yōu)路徑,從而實(shí)現(xiàn)非詞
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