Der magische Rechtschreibprüfer von Peter Norvig

📑 Inhaltsverzeichnis:

1. Einleitung
2. Hintergrundinformationen zu Peter Norvigs ·magischem· Rechtschreibprüfer
3. Herunterladen der Datei "big.txt"
4. Die Functions words und train verstehen
5. Die Funktion edits erklärt
6. Die Funktionen deletes, transposes, replaces und inserts im Detail
7. Die Funktion known_edits2 erläutert
8. Die Funktion known im Detail
9. Die Hauptfunktion correct
10. Einige Beispielanwendungen des Spell Checkers
11. Fazit
12. Ressourcen

📝 Artikel:

1. Einleitung

In diesem Video geht es um Peter Norvigs magischen Rechtschreibprüfer. Wenn wir hier von Magie sprechen, meinen wir tatsächlich Cleverness, denn in nur wenigen Zeilen Python-Code hat Norvig einen Rechtschreibprüfer entwickelt, der absolut transparent und leicht verständlich ist. Alles, was Sie benötigen, ist ein Korpus aus richtig geschriebenen Wörtern sowie die beiden Codezeilen, die wir hier verwenden werden. Mit ihnen können Sie den Rechtschreibprüfer problemlos in Ihrer eigenen Anwendung implementieren. Norvig ist Forschungsleiter bei Google und hat eine Version des Rechtschreibprüfers in Python geschrieben. In diesem Video werden wir eine eigene Version in unserer Programmiersprache entwickeln. Dabei werden wir dieselben Funktions- und Variablennamen verwenden, damit Sie bei Interesse an bestimmten Details in Norvigs Blog weiterführende Informationen finden können.

2. Hintergrundinformationen zu Peter Norvigs ·magischem· Rechtschreibprüfer

Peter Norvigs Rechtschreibprüfer basiert auf dem Konzept der Wortvektoren. Das Ziel des Spell Checkers ist es, aus einem möglicherweise falsch geschriebenen Wort tausende von Variationen zu erzeugen, die geringfügige Änderungen enthalten. Dabei wird gehofft, dass zumindest einige dieser Variationen Wörtern im Korpus ähneln und somit als korrekt erkannt werden können. Der Code besteht aus mehreren Funktionen, die hier im Detail erklärt werden.

3. Herunterladen der Datei "big.txt"

Bevor wir mit der Implementierung des Rechtschreibprüfers beginnen können, müssen wir die Datei "big.txt" herunterladen. Diese Datei enthält einen Korpus von über einer Million richtig geschriebener Wörter. Sie können die Datei von Peters Website herunterladen. Klicken Sie einfach auf den Link und speichern Sie die Datei ab. Beachten Sie, dass das Herunterladen je nach Internetverbindung einige Zeit in Anspruch nehmen kann, da die Datei recht groß ist. Sobald der Download abgeschlossen ist, können wir mit dem nächsten Schritt weitermachen.

4. Die Functions words und train verstehen

Der Code besteht aus mehreren Funktionen. Die erste Funktion wird words genannt und dient dazu, alle Wörter aus einem Text zu extrahieren. Sie verwendet reguläre Ausdrücke, um alle nicht-alphabetischen Zeichen zu entfernen und die Wörter in Kleinbuchstaben umzuwandeln. Die zweite Funktion, train, zählt die Häufigkeit jedes Wortes im Korpus. Diese Häufigkeiten sind wichtig, um später die Bedeutung der Wörter bei der Fehlerkorrektur zu berücksichtigen. Beide Funktionen sind relativ einfach und tragen zur grundlegenden Vorbereitung des Rechtschreibprüfers bei.

5. Die Funktion edits erklärt

Die Funktion edits ist einer der wichtigsten Teile des Rechtschreibprüfers. Sie nimmt ein Wort als Eingabe und erzeugt daraus vier verschiedene Vektoren mit Listen von Wörtern. Das Konzept dahinter ist, dass der Rechtschreibprüfer Ihr Wort nimmt, von dem wir annehmen, dass es falsch geschrieben ist, und Tausende von Variationen erzeugt, indem er Buchstabenauslassungen, Buchstabendrehungen, Buchstabenersetzungen und Buchstabeneinfügungen durchführt. Anschließend wird überprüft, welche der entstandenen Wörter mit den Wörtern im Korpus übereinstimmen. Die Funktion edits verwendet List Comprehensions, um dies auf elegante Weise zu erreichen.

6. Die Funktionen deletes, transposes, replaces und inserts im Detail

Die Funktion edits verwendet mehrere Hilfsfunktionen, nämlich deletes, transposes, replaces und inserts. In diesem Abschnitt werden wir uns genauer mit diesen Funktionen befassen und verstehen, wie sie zur Erzeugung der verschiedenen Wortvariationen beitragen. Die Funktionen werden schrittweise erklärt und mit Beispielen illustriert.

7. Die Funktion known_edits2 erläutert

Nach der ersten Transformation durch die Funktion edits führen wir eine zweite Transformation mit der Funktion known_edits2 durch. Diese Funktion generiert erneut tausende von Wörtern mit leichten Variationen. Allerdings überprüfen wir diesmal, ob diese Wörter im Korpus auftauchen. Wir wollen nur Variationen behalten, die auch wirklich existierende Wörter sind. Diese Funktion spielt eine wichtige Rolle bei der Weiterentwicklung der Wortvektoren und erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der Rechtschreibprüfer korrekte Vorschläge macht.

8. Die Funktion known im Detail

Die Funktion known ist einfach und doch entscheidend für den gesamten Rechtschreibprüfer. Sie prüft, ob ein bestimmtes Wort im Korpus existiert. Falls ja, wird das Wort zurückgegeben. Falls nicht, müssen wir weitergrabem und uns mit den anderen Wortvektoren befassen. Die Funktion known stellt sicher, dass wir uns nur auf korrekte Wörter konzentrieren und keine neuen Fehler hinzufügen.

9. Die Hauptfunktion correct

Die Hauptfunktion des Rechtschreibprüfers heißt correct. Sie führt eine Kaskade von Prüfungen und Transformationen durch, um das bestmögliche Ergebnis zu erzielen. Zuerst wird überprüft, ob das Wort bereits korrekt geschrieben ist. Falls ja, wird das Wort zurückgegeben und der Prozess beendet. Ansonsten werden weitere Schritte durchgeführt, um alternative Schreibweisen zu finden. Schließlich werden die gefundenen Wörter mit den Häufigkeiten im Korpus abgeglichen und das wahrscheinlichste korrekt geschriebene Wort wird zurückgegeben.

10. Einige Beispielanwendungen des Spell Checkers

In diesem Abschnitt werden wir einige Beispiele dafür betrachten, wie der Spell Checker in der Praxis eingesetzt werden kann. Von der automatischen Korrektur von Texten bis hin zur Implementierung in benutzerdefinierte Anwendungen gibt es viele interessante Anwendungsfälle für den Rechtschreibprüfer.

11. Fazit

Der Rechtschreibprüfer von Peter Norvig ist ein ausgezeichnetes Beispiel für effizientes und transparentes Programmieren. Mit nur wenigen Zeilen Code können Sie einen leistungsfähigen und anpassbaren Rechtschreibprüfer implementieren. Die Funktionen und Prinzipien, die in diesem Artikel erläutert wurden, dienen als Ausgangspunkt, um Ihr Verständnis für Rechtschreibprüfungsalgorithmen zu vertiefen und eigene Anwendungen zu entwickeln.

12. Ressourcen

Hier sind einige Ressourcen, die Ihnen bei der weiteren Beschäftigung mit dem Thema helfen können:

• Peter Norvigs Blog - Hier finden Sie detaillierte Informationen zum Rechtschreibprüfer und weitere Implementierungen in verschiedenen Programmiersprachen.
• Python Rechtschreibprüfer auf GitHub - Der Link zum Python-Code des Rechtschreibprüfers.
• Projekt Gutenberg - Eine Website mit einer großen Sammlung von Texten und Büchern, die für die Erstellung von Korpora verwendet werden kann.

🔍 Highlights:

• Ein transparenter und leicht verständlicher Rechtschreibprüfer
• Basierend auf dem Konzept der Wortvektoren
• Erzeugung von tausenden von Wortvariationen
• Überprüfung der Variationen im Korpus
• Auswahl des besten korrekt geschriebenen Wortes
• Einsatzmöglichkeiten in verschiedenen Anwendungen

❓ FAQ:

Frage: Wird der Spell Checker auch mit großen Misspellings umgehen können? Antwort: Nein, der Spell Checker von Norvig ist hauptsächlich für kleine Misspellings gedacht. Bei großen Abweichungen kann die Trefferquote deutlich sinken.

Frage: Kann der Spell Checker auch mit spezialisierten Fachbegriffen umgehen? Antwort: Ja, mit einem entsprechenden Korpus aus Fachbegriffen kann der Spell Checker auch Fachtermini korrekt erkennen.

Frage: Gibt es eine Möglichkeiten, den Spell Checker in andere Programmiersprachen zu übersetzen? Antwort: Ja, auf Peters Blog finden Sie Implementierungen des Spell Checkers in verschiedenen Programmiersprachen.