1. Методы автоматизированной коррекции специализированных природно-языковых текстов

Авторы: Р.М. Бабаков, А.Д. Леонов.

Описание: Выполнен анализ методов обработки текстовой информации и выявления ошибок. Произведен анализ автоматизации процесса исправления орфографических ошибок в текстовой информации. Выбран оптимальный метод для экономии трудовой деятельности человека и минимального пропуска текстовых ошибок.

Источник: Інформаційні управляючі системи та комп’ютерний моніторинг (ІУС КМ – 2014) // Матерiали V всеукраїнської науково–технiчної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених. – Донецьк, ДонНТУ – 2014.

2. Автоматическое исправление опечаток в поисковых запросах без учета контекста

Авторы: М.Ф. Панина, А.В. Байтин, И.Е. Галинская

Описание: Решение проблемы повышения эффективности автоматического исправления ошибок в поисковых запросах. Показано, что значительная часть ошибок пользователей являются тривиальными (исправление очевидно и однозначно), не зависят от словарного окружения и могут быть исправлены в автоматическом режиме. С помощью предложенного в работе метода можно с высокой точностью автоматически исправлять больше половины словарных опечаток.

Источник: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегодной Международной конференции «Диалог». Вып. 12 (19): В 2 т. Т. 1: Основная программа конференции. — М.: Изд-во РГГУ, 2013.

3. Автоматизация обнаружения и исправления опечаток в названиях географических объектов для системы семантического контроля документов электронной библиотеки

Авторы: А.М. Андреев, Д.В. Березкин, А.С. Нечкин, К.В.Симаков, Ю.Л. Шаров

Описание: В статье изложен метод обнаружения и исправления опечаток в названиях географических объектов. Приведена классификация орфографических ошибок, подробно описан метод проверки и алгоритм, реализующий его. Выполнена экспериментальная оценка и даны направления по дальнейшему усовершенствованию предложенного подхода.

Источник: Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Труды девятой всероссийской научной конференции (RCDL’2007) – Переславль-Залесский: Университет города Переславль, 2007. – Т.2. – С. 49–56.

4. Fвтоматическое исправление ошибок пользователя в человеко-машинных системах. Методы и характеристики

Авторы: В.А. Литвинов, С.Я. Майстренко

Описание: Рассмотрены различные методы исправления ошибок по словарю. Приведены вероятностные характеристики работ различных характеристик.

Источник: Матеріали науково-практичної конференції з міжнародною участю “Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика”.-Київ: ІПММС НАНУ.-2005.-C.112-115.

5. Синтаксический анализ текста с орфографическими ошибками в системе Dictascope Syntax

Авторы: Т.Н. Ерехинская, А.С. Титова, В.В. Окатьев

Описание: В статье рассматривается синтаксический анализ ЕЯ-текстов с опечатками. Предлагается способ интеграции модуля проверки орфографии и синтаксического анализатора, позволяющий с одной стороны исправлять опечатки с учетом контекста и повысить устойчивость синтаксического анализатора с другой.

Источник: Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: по материалам ежегодной Международной конференции «Диалог». Вып. 10 (17). — М.: 2011.

6. Обнаружение и исправление ошибок пользователя по словарям допустимых слов и словосочетаний

Авторы: В.А. Литвинов, С.Я. Майстренко, В.И. Ходак

Описание: Рассматривается метод контроля, автоматической либо полуавтоматической идентификации и исправления орфографических и смысловых ошибок пользователя, допущенных на этапе первичного формирования или ввода документа. Предложены модели оценки вероятностных характеристик, определяющих эффективность и область целесообразного применения метода.

Источник: Математичні машини і системи. - 2006. - № 2. - С. 80 - 86.

7. Обнаружение ошибок пользовательского ввода и помощь в их устранении

Авторы: А.И. Лапин, А.В. Дорогуш, В.В. Колонов

Описание: В данной статье рассматривается алгоритм, который проверяет соответствие вводимой пользователем информации с содержанием словаря, в котором содержатся названия химических элементов и веществ, которые используются при составлении отчета.

Источник: Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники. Студенческие научные работы [Електронний ресурс]. Режим доступа: http://www.bsuir.by/online/showpage.jsp?PageID=80601&resID=103607&lang=ru.

8. Алгоритми i моделi автоматичної iдентифiкацiї та корекцiї типових помилок користувача на основi природної надмiрностi

Авторы: Г.Є. Кузьменко, В.А. Литвинов, С.Я. Майстренко, В.І. Ходак

Описание: Исследованы алгоритмы и модели автоматической идентификации и коррекции ошибок пользователя на основе словаря-эталона. Получены количественные оценки эффективности алгоритмов. Даны рекомендации по программной реализации и практическому применению метода.

Источник: Математичні машини і системи. - 2004. - №2. - С.134-148.

9. Комбiнований метод виправлення орфографiчних помилок у текстових даних

Авторы: А.Ю. Михайлюк, Т.М. Заболотня

Описание: В статье представлен метод исправления орфографических ошибок в текстовых информационных ресурсах, который объединяет преимущества двух широко используемых методов автоматизированной коррекции искаженных слов, в пределах которых формирование вариантов исправления производится путем безсловарной генерации гипотез или путем отбора записей из словаря. Обоснована целесообразность реализации описанного метода с использованием технологии интеллектуальных программных агентов, который позволяет в многопроцессорных и многомашинных вычислительных системах распараллелить процесс отбора вариантов исправления.

Источник: Вісник Хмельницького національного університету. – 2007. – № 2, Т. 2. – С. 21-26.

Авторы: Miles Osborne

Автор перевода: Леонов Андрей

Источник: Shallow Parsing as Part-of-Speech Tagging