Какие алгоритмы машинного обучения используются для коррекции текста?

Для коррекции текста используются различные алгоритмы машинного обучения, среди них:

• Словарные методы. 5 Основаны на сравнении слов с заранее составленным словарем. 5 Если слово отсутствует в словаре или его написание сильно отличается от слов в словаре, оно считается ошибочным. 5
• Статистические методы. 5 Используют вероятностные модели для определения вероятности того, что данное слово содержит орфографическую ошибку. 5 Эти методы могут учитывать контекст и частоту использования слов. 5
• Нейронные сети. 4 Способны улавливать контекст, семантику и нюансы языка. 4 В контексте обработки естественного языка (NLP) нейронные сети используются для интерпретации, анализа и генерации текстовых данных. 4
• Рекуррентные нейронные сети. 14 Способны обрабатывать последовательные данные (например, текст), запоминая информацию с предыдущих шагов. 4
• Состязательное обучение. 1 Включает в себя подготовку моделей распознавания с использованием состязательных примеров, специально созданных для того, чтобы проверить устойчивость системы к шуму и искажениям. 1

Некоторые алгоритмы машинного обучения, которые используются для коррекции текста: CatBoost (библиотека, например, в «Яндекс.Спеллере») и другие. 5