Digitala Vetenskapliga Arkivet

Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Spelling Correction To Improve Classification Of Technical Error Reports
KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS).
2019 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (masterexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

This master’s thesis project undertook the investigation of whether spelling correction would improve the performance of the classification of reports. The idea is to use different approaches of spelling correction to check which approach suits this particular dataset. Three different approaches were tested for spelling correction. The first two approaches considered only the erroneous word for correction. The third approach also considered context or the surrounding words to the erroneous word. The results after spelling correction were tested on a model classifier. No significant improvement in the performance of the classifier was observed when compared to the baseline. The reason for this might be because most of the reports do not contain more than a few spelling errors and the majority of words detected as spelling errors are not in English. However, the second approach performed better than the baseline for the dataset due to it being language independent as most of the non-words were non-english words which are dynamically updated based on input.

Abstract [sv]

Det här examensarbetet undersökte huruvida stavningskontroll kan förbättra klassificering av rapporter. Tanken är att använda olika tillvägagångssätt för stavningskontroll för att finna det sätt som fungerar bäst på den här specifika datamängden. Tre olika tillvägagångssätt för stavningskontroll undersöktes. De två första tog bara hänsyn till enskilda felstavade ord. Det tredje sättet tog även hänsyn till det felstavade ordets kontext. Resultatet från stavningskontrollen testades på en klassificerare. Klassificeraren uppvisade inte någon signifikant förbättring vid jämförelse med en baslinje. Anledningen till detta kan vara att de flesta av rapporterna inte innehåller mer än några få stavfel och de flesta ord som upptäckts som stavfel är inte på engelska. Det andra tillvägagångssättet presterade dock bättre än baslinjen för datasetet tack vara att det var språkoberoende, eftersom de flesta av icke-orden var icke-engelska ord som dynamiskt uppdaterades baserat på input.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2019. , s. 27
Serie
TRITA-EECS-EX ; 2019:545
Nationell ämneskategori
Data- och informationsvetenskap
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-263112OAI: oai:DiVA.org:kth-263112DiVA, id: diva2:1366510
Externt samarbete
Scania
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2019-11-18 Skapad: 2019-10-29 Senast uppdaterad: 2022-06-26Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(636 kB)3484 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 636 kBChecksumma SHA-512
3c2710159ae93ad50aa55e34024c3aadfda58fc17f4632efbeaa0265c5d85edc1873dc9f281618da8bc70d94d9ebeb449f92d2cd6677757a3ad5e4bf98abc20e
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)
Data- och informationsvetenskap

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 3484 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 764 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf