A method for automatic correction of Ukrainian sentences is introduced. The method is based on dependency grammar and utilizes mutually exclusive hypothesis graph for word sense disambiguation. 37 % of ambiguous sentences which were correctly corrected as opposed to 14 % corrected by spell checker.
1. Bassil Y. Ocr post-processing error correction algorithm using google’s online spelling suggestion / Youssef Bassil, Mohammad Alwani // LACSC — Lebanese Association for Computational Sciences: Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences. — ISSN 2079-8407. — Vol. 3. — No. 1. — January 2012. — 9 p.
2. Робейко В.В. Розпізнавання спонтанного мовлення на основі акустичних композитних моделей слів у реальному часі / В.В. Робейко, М.М. Сажок // Штучний інтелект. — 2012. — № 4. — С. 253–267.
3. Ярмолюк Р.С. Основні типи та джерела помилок у записах електронного каталогу / Р.С. Ярмолюк // Вісник Нац. у-ту «Львівська політехніка». Інформаційні системи та мережі. — № 689 (2010). — С. 348–357.
4. How difficult is it to develop a perfect spell-checker? A cross-linguistic analysis through complex network approach / M. Choudhury, M. Thomas, A. Mukherjee, A. Basu, and N. Ganguly // Proceedings of the Second Workshop on TextGraphs: Graph-Based Algorithms for Natural Language Processing, 2007. — P. 81–88.
5. Lee J.S.Y. Automatic Correction of Grammatical Errors in Non-native English Text / John Sie Yuen Lee // Massachusetts Institute of Technology. — 2009. — PhD Thesis.
6. Владимир И. Левенштейн. Двоичные коды с исправлением выпадений, вставок и замещений символов / // Доклады Академии Наук СCCP. — 163 (4): C. 845–848.
7. Whitelaw C. Using the web for language independent spellchecking and autocorrection / Casey Whitelaw, Ben Hutchinson, Grace Y. Chung, and Gerard Ellis // In Proceedings of the 2009 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: Volume 2 — Volume 2 (EMNLP ’09). — Vol. 2. Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, PA, USA, p. 890 899.
8. Большаков И. А. Проблемы автоматической коррекции текстов на флективных языках. Итоги науки и техн. Сер. Теор. вероятн. Мат. стат. Теор. кибернет., 28, ВИНИТИ, М., 1988, 111–139.
9. Chomsky N. Syntactic Structures / Mouton & Co. — Feb. 1957. — 117 p.
10. Chomsky N. Aspects of the Theory of Syntax / Cambridge, Massachusetts: MIT Press — 1965. — 251 p.
11. Tesniere L. Elements de syntaxe structurale / L. Tesniere // Paris: Klincksieck. — 1966. — 670 p.
12. Винцюк Т. К. Анализ, распознавание и интерпретация речевых сигналов. — К.: Наук. думка, 1987. — 262 с.
13. Кагиров И.А. Автоматический синтаксический анализ русских текстов на основе грамматики составляющих /
И. А. Кагиров, А. Б. Леонтьева // Известия ВУЗов. Сер, Приборостроение. — СПб.: Издание Санкт-Петербургского государственного института точной механики, 2008. — Том 51, № 11. — С.47—56.
14. Лингвистический энциклопедический словарь / гл. ред. В. Н. Ярцева. — М.: Советская энциклопедия, 1989. — 688 c.
15. Гаршина В.В. Разработка лингвистического парсера русского языка / В. В. Гаршина, Ю. А. Богоявленская // Вестник Вгу, Серия: Системный анализ и информационные технологии. — 2012, № 2. — C. 174–182.
16. Open Office Spell Dictionary [Эл. ресурс].— Режим доступа: http://www.jamochamud.org/docs/org/dts/ spell/dictionary/OpenOfficeSpellDictionary.html. — перевірено 17.03.2014.