ТЕХНОЛОГІЇ СТВОРЕННЯ ПРОГРАМИ ПЕРЕВІРКИ ОРФОГРАФІЇ

  • О. В. Рєзіна Центральноукраїнський державний педагогічний університет імені Володимира Винниченка, Кропивницький http://orcid.org/0000-0001-6077-9413
  • Р. М. Косюг Компанія AVA.codes, Київ
Ключові слова: програма перевірки орфографії, мовна модель, регулярний вираз, мова програмування Python, навчання програмування

Анотація

Програми перевірки орфографії створюються для того, щоб контролювати та виправляти помилки в документі користувача. Робота таких програм базується на порівнянні кожного набраного слова зі списком правильно написаних слів та використанні алгоритмів визначення коректного написання. У статті розглядаються та аналізуються технології створення програми перевірки орфографії, а також методика навчання студентів цих технологій. Досліджено програму контролю правопису, написану Пітером Норвігом, та визначено шляхи модифікації цієї програми для опрацювання текстів українською мовою. Запропоновано підхід до реалізації мовної моделі, тобто створення списку правильно написаних слів, заснований на використанні матеріалів «Браунського корпусу української мови».
Визначено особливості побудови регулярного виразу для виокремлення слів із тексту українською мовою. У ролі матеріалу для тестування програми перевірки орфографії використано тексти, що містять субтитри українською мовою, які створено у межах волонтерського перекладацького проекту «To Be Announced». Описано програму, що опрацьовує цей текстовий масив з метою перевірки правопису, та проаналізовано отримані результати. Зроблено висновок про те, що отримані результати були коректними, що заохочує до подальших досліджень.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання


1. Doyle, A. (2018). The balance careers. Software Engineer Skills List. Retrieved from https://www.thebalancecareers.com/software-engineer-skills-list-2062483.
2. IT career finder (2018). Computer Programmer. Retrieved from https://www.itcareerfinder.com/it-careers/computer-programmer.html.
3. Gudmundsson, J. & Menkes, F. (2018). Swedish Natural Language Processing with Long Short-term Memory Neural Networks: A Machine Learning-powered Grammar and Spell-checker for the Swedish Language. Retrieved from http://lnu.diva-portal.org/smash/get/diva2:1232482/FULLTEXT01.pdf.
4. Nejja, M. & Yousfi, A. (2018). The vocabulary and the morphology in spell checker. Retrieved from https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S187705091830111X#.
5. Choudhury, M., Thomas, M., Mukherjee, A., Basu, A. & Ganguly, N. (2007). How difficult is it to develop a perfect spell-checker? A Cross-linguistic Analysis through Complex Network Approach. Retrieved from https://arxiv.org/abs/physics/0703198.
6. Cappelatti, E., De Oliveira Heidrich, R., Oliveira, R., Monticelli, C., Rodrigues, R., Goulart, R. & Velho, E. (2018). Post-correction of OCR Errors Using PyEnchant Spelling Suggestions Selected Through a Modified Needleman–Wunsch Algorithm. Retrieved from https://link.springer.com/ chapter/10.1007/978-3-319-92270-6_1.
7. Стрюк, А. М., Семеріков, С. О. & Тарасов, І. В. (2015). Компетентність бакалавра інформатики з програмування. Інформаційні технології і засоби навчання, 2(46), 91-108. Відновлено з http://lib.iitta.gov.ua/11134/1/1225-4544-1-PB.pdf.
8. Спірін, О. М., & Вакалюк, Т. А. (2017). Критерії добору відкритих Web-opiєнтованих технологій навчання основ програмування майбутніх учителів інформатики. Інформаційні технології і засоби навчання, 4 (60), 275-287. Відновлено з https://journal.iitta.gov.ua/index.php/ itlt/article/view/1815.
9. Проскура, С. Л. & Литвинова, С. Г. (2018). Підготовка фахівців з інформаційних технологій у закладах вищої освіти: стан, проблеми і перспективи. Інформаційні технології в освіті, 2(35), 72-88. Відновлено з http://ite.kspu.edu/issue_35/p-72-88.
10. Кривонос, О. М. (2014). Використання задачного підходу в процесі навчання програмування майбутніх учителів інформатики. Інформаційні технології і засоби навчання, 2(40), 83-91. Відновлено з https://journal.iitta.gov.ua/index.php/itlt/article/view/1005.
11. Chollampatt, S. & Hwee Tou Ng. (2018). A Multilayer Convolutional Encoder-Decoder Neural Network for Grammatical Error Correction. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1801.08831.
12. Norvig, P. (2016). How to Write a Spelling Corrector. Retrieved from http://norvig.com/spell-correct.html.
13. NLTK 3.4 documentation (2018). Source code for nltk.corpus.reader.plaintext. Retrieved from http://www.nltk.org/_modules/nltk/corpus/reader/plaintext.html.
14. NLTK 3.4 documentation (2018). Source code for nltk.corpus.reader.api. Retrieved from https://www.nltk.org/_modules/nltk/corpus/reader/api.html#CorpusReader.f....
15. Семеріков, С. О. (2009). Теоретико-методичні основи фундаменталізації навчання інформатичних дисциплін у вищих навчальних закладах (автореф. дис. ... д-ра пед. наук : 13.00.02). Нац пед. ун-т ім. М. П. Драгоманова, Київ. Відновлено з http://enpuir.npu.edu.ua/bitstream/123456789/226/3/Semerikov.pdf.
Опубліковано
2019-03-25
Сторінки
78-88
Як цитувати
Рєзіна , О. В., & Косюг, Р. М. (2019). ТЕХНОЛОГІЇ СТВОРЕННЯ ПРОГРАМИ ПЕРЕВІРКИ ОРФОГРАФІЇ. Збірник наукових праць "Information echnologies in Education" (ITE), (39), 78-88. https://doi.org/10.14308/ite000698