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使用字音與字形相似之別字自動偵測與校正方法

為了解決中文履歷模板word的問題，作者蘇守彥 這樣論述：

不論華語為母語或第二外語的學習，錯別字是相當重要的議題。許多研究對於正在求學階段的學生提出矯正錯別字的建議，以及對教師提出教學正字的策略建議。儘管學生在求學時對錯別字的產生作了許多的防範和矯正，但有時候在撰寫文件時，還是會有錯別字產生而不自覺，因此除了在教學上強調錯別字辨認外，如何在使用文字過程中提示錯別字發生成為重要的問題。在別字產生的過程中，又以字音和字形的混淆因素為最大原因。本研究利用國人較常使用的注音符號，來探討字音混淆而造成別字誤用的原因。在字形混淆方面，利用陳學志[41]老師的部件組字與形構資料庫，了解字的形體結構和組成的部件元素，探討字形相似性的混淆，進而找出造成錯誤的別字。然

而，如何由程式自動又正確地找出文件中的別字並不是容易的事情。現階段在字音和字形的錯別字偵測皆有研究者在各領域作過研究和應用，然而正確率距離實際需要仍有一段距離。若是能仔細分析別字的型態、機率以及發生時的語境，應該能夠更精確且快速的偵測出別字並有效的更正。本研究利用Bi-gram字頻機率比值、Bi-gram詞性機率比值和候選詞相似度三種特徵，嘗試利用分類模型：SVM、Neural Network和線性迴歸法對別字偵查與校正。