Метод автоматического исправления опечаток в русскоязычных текстах пользователей социальных сетей

На сегодняшний день Интернет является основным источником информации и наиболее популярным средством общения людей всего мира. Как результат, в сети находится огромное количество текстов, которые необходимо обрабатывать – как нормативных: художественная литература и новости, так и более неформальных: блоги, комментарии, посты пользователей и т.д.. Такие тексты, в большей степени неформальные, содержат огромный пласт лексики (сленг, жаргоны, англицизмы, неологизмы), который прикладным комплексными системами, такими как морфологические, сентимент и синтаксический анализаторы сложно обрабатывать. В связи с этим возникает необходимость в создании подхода к лексической обработке, нормализации именно сетевых текстов. С теоретической точки зрения результаты работы также будут интересны, например, исследователям процессов языкового взаимодействия, лексикографам и др. Данная работа посвящена обработке текстов сети Интернет и в частности исправлению опечаток в сетевых текстах. В ходе работы создан подход на базе методов глубинного обучения, рассматривается, как он справляется с поставленной задачей. Кроме того создан модуль исправления опечаток на основе традиционных подходов. Оба эти метода сравнены друг с другом и со свободной системой исправления опечаток в открытом доступе Hunspell.