主要介绍了Python实现单词拼写检查,本文讲解了单词拼写检查的一些知识并给出两种实现方法,需要的朋友可以参考下

这几天在翻旧代码时发现以前写的注释部分有很多单词拼写错误，这些单词错得不算离谱，应该可以用工具自动纠错绝大部分。用 Python 写个拼写检查脚本很容易，如果能很好利用 aspell/ispell 这些现成的小工具就更简单了。 要点 1、输入一个拼写错误的单词，调用 aspell -a 后得到一些候选正确单词，然后用距离编辑进一步嗮选出更精确的词。比如运行 aspell -a，输入 ‘hella’ 后得到如下结果： hell, Helli, hello, heal, Heall, he’ll,

该项目的目的是从历史报纸中提取主题。 阅读历史报纸以研究历史是困难的，因为其庞大的数量证明对人类读者构成挑战。 机器学习算法可以从这些报纸自动生成主题，并可以节省大量时间。 结果保存在top_words文件夹中。 这是每个Python脚本的简短描述。 corpus.py： 用于使用拼写检查，词干分析和频次上限来预处理原始数据。 然后保存将语料库转换为文档词矩阵。 输出保存在“ vocabulary_files”文件夹中。 train.py [取决于k_means.py，pLSA.py和l

拼写检查 上下文单词检查器可提供更好的建议 拼写错误的类型 必须理解，识别候选人是否是拼写错误是一项艰巨的任务。 您可以从研究论文中看到以下引文： 拼写错误大致分为非单词错误（NWE）和真实单词错误（RWE）。 如果拼写错误的字符串是该语言中的有效单词，则称为RWE，否则为NWE。 该软件包当前专注于使用BERT模型的词汇外（OOV）单词或非单词错误（NWE）校正。 使用BERT的想法是在纠正OOV时使用上下文。 在接下来的几天里，我想重点介绍RWE并通过在cython中实现它来优化该软件