У цій роботі представлено концепцію та технічне обґрунтування програмного продукту для автоматичного виявлення та виправлення орфографічних помилок у німецькомовних текстах. Актуальність теми зумовлена складністю німецької мови з точки зору граматики, орфографії та словотвору, що створює суттєві труднощі для носіїв інших мов. Особливо це стосується тих, хто вивчає мову або застосовує її у професійній діяльності, де точність мовлення має вирішальне значення. Розроблювана концепція орієнтована на ідентифікацію типових орфографічних помилок, включаючи пропуски, перестановки літер і неправильно вжиті слова. Замість класичного використання великих словникових баз і методів пошуку за відстанню редагування, проект передбачає роботу машинного навчання з даними про характерні помилки, що дозволяє знизити вимоги до ресурсів і забезпечити швидше опрацювання тексту. Такий підхід робить систему більш мобільною, автономною та придатною для інтеграції у навчальні або професійні середовища. У процесі розроблення було здійснено комплексний системний аналіз. Побудовано дерево цілей, сформовано контекстну діаграму для опису інформаційних зв’язків, визначено основні етапи життєвого циклу системи, а також змодельовано логіку роботи за допомогою UML- діаграми діяльності. Особливу увагу приділено вибору методів і засобів реалізації, включно з аналізом програмних інструментів та бібліотек Python, які найкраще відповідають завданням автоматичного виправлення орфографічних помилок. Розглянуто можливості інтеграції алгоритмів машинного навчання для покращення адаптації системи до нових типів помилок. Результати роботи формують основу для створення ефективного, компактного та адаптивного інструменту, який може бути розширений у майбутньому – зокрема, для виявлення граматичних помилок, що значно підвищить функціональність системи та її практичну цінність.
- Berg, K., Alfter, D., & Neef, M. (2024). Are some morphological units more prone to spelling variation than others? A case study using spontaneous handwritten data. Morphology, 34(2), 173–188.
- Hansen-Schirra, S., Bartz, T., Rink, S., & Siever, C. (2020). Technologies for translation of specialised texts into easy language. In Easy Language Research (pp. 99–127). Berlin: Frank & Timme.
- Heldmann, M., Rüsseler, J., Huestegge, L., & Münte, T. F. (2024). Event-related brain potentials to typing errors in transparent and intransparent German words. Neuroscience Research. https://doi.org/10.1016/j.neures.2024.06.001
- Holz, H. (2020). Design, development, and evaluation of research tools for evidence-based learning: A digital game-based spelling training for German primary school children (Doctoral dissertation). Universität Tübingen.
- Kuperman, V., Bertram, R., & Pollatsek, A. (2021). Prevalence of spelling errors affects reading behavior across languages. Journal of Experimental Psychology: General, 150(10), 1974–1990.
- Lytvyn, V. et al (2023). Identification and correction of grammatical errors in Ukrainian texts based on machine learning technology. Mathematics, 11(4), 904. https://doi.org/10.3390/math11040904
- Musk, N. (2021). “How do you spell that?”: Doing spelling in computer-assisted collaborative writing. In Classroom-based Conversation Analytic Research (pp. 103–131). Cham: Springer.
- Suissa, O., Elmalech, A., & Zhitomirsky-Geffet, M. (2020). Toward the optimized crowdsourcing strategy for OCR post-correction. Aslib Journal of Information Management, 72(2), 179–197.
- Vysotska, V. (2024). Modern state and prospects of information technologies development for natural language content processing. CEUR Workshop Proceedings, 3668, 198–234.
- Vysotska, V. et al (2021). A comparative analysis for English and Ukrainian texts processing based on semantics and syntax approach. CEUR Workshop Proceedings, 3171, 311–356.