Некоторые методы автоматического распознавания и исправления опечаток в современном программировании:

• Статический анализ кода. 1 Позволяет выявлять ошибки без выполнения программы. 1 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. 1
• Динамический анализ. 1 Проводится во время выполнения программы и позволяет обнаруживать ошибки, проявляющиеся только при определённых условиях. 1 Инструменты, такие как Valgrind и AddressSanitizer, мониторят выполнение программы, выявляя утечки памяти, переполнения буфера и другие дефекты. 1
• Методы искусственного интеллекта (ИИ). 1 Машинное обучение и глубокое обучение позволяют анализировать большие объёмы кода и выявлять сложные паттерны, которые трудно распознать традиционными методами. 1 Например, алгоритмы Random Forest и Support Vector Machine (SVM) используются для классификации и обнаружения ошибок на основе размеченных данных. 1
• Генеративные модели. 1 Применение генеративных моделей, таких как GPT-3, позволяет предлагать исправления, основываясь на контексте кода и типе обнаруженной ошибки. 1
• Алгоритм Левенштейна. 4 Позволяет оценить, насколько похожа одна строка на другую. 4 Основная идея алгоритма состоит в том, чтобы посчитать минимальное количество операций удаления, вставки и замены, которые необходимо сделать над одной из строк, чтобы получить вторую. 4