使用Jaro-Winkler算法构建一个小型语言模型（SLM）以改进和增强拼写错误
使用Jaro-Winkler算法构建小型语言模型以改进拼写错误
拼写错误是许多人面临的常见问题。它们可能由各种因素引起，例如打字错误、听错单词或者简单地不知道如何正确拼写一个单词。尽管拼写错误通常不重要，但有时候它们可能令人尴尬，甚至导致误解。
Jaro-Winkler算法是许多方法之一，可以帮助实现满意的结果，平均精确度(MAP)达到0.87，它是一种度量两个字符串之间相似度的字符串度量。它比简单的编辑距离更复杂，因为它考虑了字符的置换以及前缀和后缀的匹配。
无论是小型VoAGI还是大型的语言模型，它们都被称为预测语言中下一个单词的统计方法，这些单词是在各种数据上进行训练的，并学习了语言中单词的概率分布。
在本文中，我将向您展示如何使用Jaro-Winkler算法来构建一个小型语言模型(SLM)，该模型使用一个小的固定定义的数据集，可以增强系统的拼写检查。
J-W简介
J-W算法是Damerau-Levenshtein的一种变体，用于衡量两个字符串之间的相似度，其中两个相近字符的替换被认为比两个相距较远字符的替换更不重要。
J-W常用操作
1. 替换
- 输入: sent
- 预期输出: send
- 替换的字母: d
- 替换的位置: 3
2. 删除
- 输入: ssend
- 预期输出: send
- 删除的字母: s
- 删除的位置: 0
3. 插入
- 输入: snd
- 预期输出: send
- 插入的字母: e
- 插入的位置: 1
J-W的组成部分
- 公共前缀缩放: 这确保了相同字符必须在较短字符串的一半长度内。
- 相似度得分: 这根据相同字符的数量、字符置换的数量和字符串长度计算得分。
- 距离匹配: 这确定两个字符串是否足够相似以被视为相等。
- 字符置换评估: 这评估一个字符串中的字符是否与另一个字符串的相应公共字符顺序不一致。
字符串比较器的值通常表示为:
- s1和s2 = 相关字符串
- len s1和len s2 = 相关字符串的长度
- Nc = 两个字符串之间的公共字符计数，其中公共距离为s1和s2的最小长度的一半
- Nt = 交换次数
小型语言模型示例
小型语言模型算法实现
- 步骤1: 相似性检查
- 步骤2: 使用J-W算法计算相似度得分
- 步骤3: 比较以下内容:
- 相似度得分与预期相似度得分
- 相似度得分和阈值
- 步骤4: 评估缺失的字母
Java实现
输出:
结论
虽然这仍然是一个正在进行的工作，但使用Jaro-Winkler算法和相关算法构建SLM是一种改善拼写的令人兴奋的方法，它比简单的距离编辑实现更好。
