發(fā)布時間：2025-03-17 21:00

　　隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,越來越多的行業(yè)在工作或生活中使用計算機和電子文檔等進行溝通和協(xié)作。中文拼寫檢錯和糾錯是保證溝通和協(xié)作過程中正確性的重要技術(shù),是檢驗中文是否存在拼寫錯誤并給出正確建議字的重要工具和中文自然語言處理研究領域中的重要課題。中文拼寫糾錯的應用領域十分廣泛,如中文輸入法、手寫體識別、文檔編輯、搜索引擎和問答系統(tǒng)等等。由于中文自然語言處理的起步較晚,多音、形近,以字為單位的中文特點導致中文拼寫糾錯難度較大,所以中文拼寫糾錯的精度一直較低。在前人的基礎上,提出了新的檢錯和糾錯算法。提出了基于N元語言模型和中文分詞的中文拼寫檢錯算法以及基于加權(quán)噪聲信道模型的中文拼寫糾錯算法。經(jīng)過詳細的調(diào)查,總結(jié)了中文拼寫錯誤的多種錯誤類型和成因,并設計和實現(xiàn)了一個用于拼寫檢錯和糾錯的框架。將中文文本進行基于字的N元切分并統(tǒng)計概率,結(jié)合混淆集,提出了基于N元概率的檢錯算法。將兩者結(jié)合并引入N元語言模型;將噪聲信道模型、字頻概率和字與字拼音之間的最小編輯距離結(jié)合,提出了基于加權(quán)噪聲信道模型的中文拼寫糾錯算法。為了尋找最優(yōu)的參數(shù)集合和解碼速度,實現(xiàn)了多種平滑方法的N元語言模型框架和Beam Sear...

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖4.3語音識別過程

華中科技大學碩士學位論文語言模型，如Xie等人在2015年SIGHAN會議上提出了基于N元語言asedonNgramModel，以下簡稱BONM）的中文拼寫校驗系統(tǒng)。統(tǒng)計語言模型的提出背景是為了解決語音識別問題，在該任務中，計算機將....

圖4.5BeamSearch搜索示意圖

因此，窮舉的方法必然會導致時間復雜度和空間復雜度異常高，性能較低。表4.1新句數(shù)量與錯字個數(shù)和混淆集的關系錯字的個數(shù)混淆集的平均個數(shù)新句子的數(shù)量11001002100=3100=…本文利用第三章提出的BMWS檢錯....

本文編號：4035458