怎样写一个拼写检查器二

取自 自然语言处理百科

拼写检查器的原理, 一些简单的概率知识

我简单的介绍一下它的工作原理. 给定一个单词, 我们的任务是选择和它最相似的拼写正确的单词. (如果这个单词本身拼写就是正确的, 那么最相近的就是它自己啦). 当然, 不可能绝对的找到相近的单词, 比如说给定 lates 这个单词, 它应该别更正为 late 呢还是 latest 呢? 这些困难指示我们, 需要使用概率论, 而不是基于规则的判断. 我们说, 给定一个词 w, 在所有正确的拼写词中, 我们想要找一个正确的词 c, 使得对于 w 的条件概率最大, 也就是说:

   argmaxc P(c|w) 

按照 贝叶斯理论 上面的式子等价于:

   argmaxc P(w|c) P(c) / P(w) 

因为用户可以输错任何词, 因此对于任何 c 来讲, 出现 w 的概率 P(w) 都是一样的, 从而我们在上式中忽略它, 写成:

   argmaxc P(w|c) P(c) 

这个式子有三个部分, 从右到左, 分别是:

1. P(c), 文章中出现一个正确拼写词 c 的概率, 也就是说, 在英语文章中, c 出现的概率有多大呢? 因为这个概率完全由英语这种语言决定, 我们称之为做语言模型. 好比说, 英语中出现 the 的概率 P('the') 就相对高, 而出现 P('zxzxzxzyy') 的概率接近0(假设后者也是一个词的话).

2. P(w|c), 在用户想键入 c 的情况下敲成 w 的概率. 因为这个是代表用户会以多大的概率把 c 敲错成 w, 因此这个被称为误差模型.

3. argmaxc, 用来枚举所有可能的 c 并且选取概率最大的, 因为我们有理由相信, 一个(正确的)单词出现的频率高, 用户又容易把它敲成另一个错误的单词, 那么, 那个敲错的单词应该被更正为这个正确的.

有人肯定要问, 你笨啊, 为什么把最简单的一个 P(c|w) 变成两项复杂的式子来计算? 答案是本质上 P(c|w) 就是和这两项同时相关的, 因此拆成两项反而容易处理. 举个例子, 比如一个单词 thew 拼错了. 看上去 thaw 应该是正确的, 因为就是把 a 打成 e 了. 然而, 也有可能用户想要的是 the, 因为 the 是英语中常见的一个词, 并且很有可能打字时候手不小心从 e 滑到 w 了. 因此, 在这种情况下, 我们想要计算 P(c|w), 就必须同时考虑 c 出现的概率和从 c 到 w 的概率. 把一项拆成两项反而让这个问题更加容易更加清晰.

转自Eric You XU翻译：http://blog.youxu.info/spell-correct.html

原文作者Peter Norvig，原始链接：http://norvig.com/spell-correct.html