Automatic Real-word Error Correction in Persian Text

自动拼写纠错是自然语言处理(NLP)中的一个重要挑战，需要细致入微的解决方案。传统的拼写纠错技术通常只能检测和纠正非单词错误，如打字错误和拼写错误。然而，上下文敏感错误，也称为真实单词错误，在给定上下文中使用不当的有效单词更具挑战性。波斯语以其丰富的形态和复杂的语法而闻名，对自动拼写纠错系统提出了巨大挑战。此外，波斯语资源的有限性使得训练有效的拼写纠错模型变得困难。本文介绍了一种精确高效的波斯文本真实单词错误纠正的前沿方法。我们的方法采用结构化的多层次方法，采用语义分析、特征选择和先进的分类器来增强错误检测和纠正效果。创新的架构发现并存储波斯文本中单词和短语之间的语义相似性。分类器准确地识别真实单词错误，而语义排名算法根据特定的拼写纠正和上下文属性，如上下文、语义相似性和编辑距离度量，确定真实单词错误的最可能纠正方法。评估结果表明，我们提出的方法超过了以前的波斯真实单词错误纠正模型。我们的方法在检测阶段实现了96.6%的F-measure，在纠正阶段实现了99.1%的准确率。这些结果清楚地表明，我们的方法是波斯文本自动真实单词错误纠正的高度有前途的解决方案。

本论文旨在解决波斯语文本中的实词错误自动纠正问题，这是一个具有挑战性的问题，因为波斯语具有丰富的形态和复杂的语法结构，同时波斯语资源有限，难以训练有效的拼写纠错模型。

本文提出了一个创新的结构化、多层次的方法，采用语义分析、特征选择和高级分类器来增强错误检测和纠正效果。该方法将波斯语文本中的单词和短语之间的语义相似性发现和存储起来，分类器准确识别实词错误，语义排序算法根据特定的拼写纠正和上下文属性，如上下文、语义相似性和编辑距离等，确定实词错误的最可能纠正方案。

本文的方法在检测阶段达到了96.6%的F-measure，在纠正阶段达到了99.1%的准确性。本文的方法在解决波斯语文本中的实词错误自动纠正问题上具有很高的实用价值和应用前景。

最近在这个领域中，也有其他研究进行。例如，论文《基于深度学习的波斯语拼写纠错方法》和《使用半监督学习的波斯语拼写纠正》。