Correction des fautes d’orthographe par mesure de similarité sémantique entre les mots

Abstract

e but de ce travail est de concevoir et créer une approche de vérification et de correction automatique de textes anglais basée sur le Framework de plongement lexical Word2Vec, où les méthodes existantes basées sur dictionnaires traitement les mots comme des entités lexicales isolés sans prendre en considération leurs contextes, alors que notre approche prend en compte les mots du contexte pour corriger les fautes d'orthographe en utilisant des mesures de similarité sémantique. D’après les résultats obtenus, notre approche est plus performante que l’approche basée la distance de Levenshtein.