Какие методы используются для распознавания опечаток в системах искусственного интеллекта?

Для распознавания опечаток в системах искусственного интеллекта используются различные методы, например:

• Алгоритм SymSpell. habr.com Для каждого слова создаётся перечень возможных опечаток — ключей, которые могут из него получиться путём удаления одной или нескольких букв. habr.com Если вводится слово с ошибкой, алгоритм генерирует ключи-удаления уже для него и сопоставляет их с предварительно созданным словарем опечаток. habr.com Результаты ранжируются для выбора того исправления, которое с наибольшей вероятностью окажется верным. habr.com
• Masked Language Modeling. habr.com Метод предварительного обучения нейронных сетей, когда случайным образом маскируется часть входных токенов и модель предсказывает замаскированные токены. habr.com
• Статический анализ кода. na-journal.ru Позволяет выявлять ошибки без выполнения программы. na-journal.ru Инструменты статического анализа, такие как SonarQube и Coverity, используют различные техники, включая паттерн-матчинг и анализ потока данных, для обнаружения дефектов на ранних стадиях разработки. na-journal.ru
• Динамический анализ. na-journal.ru Проводится во время выполнения программы и позволяет обнаруживать ошибки, проявляющиеся только при определённых условиях. na-journal.ru Инструменты, такие как Valgrind и AddressSanitizer, мониторят выполнение программы, выявляя утечки памяти, переполнения буфера и другие дефекты. na-journal.ru