记得以前就看过这篇文章：How to write a spelling corrector，文章将贝叶斯原理运用于拼写检查，二十几行简单的Python的代码就实现了一个拼写检查器。
原作者python代码：
import re, collections def words(text): return re.findall('[a-z]+', text.lower()) def train(features): model = collections.defaultdict(lambda: 1) for f in features: model[f] += 1 return model NWORDS = train(words(file('big.txt').read())) alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz' def edits1(word): splits = [(word[:i], word[i:]) for i in range(len(word) + 1)] deletes = [a + b[1:] for a, b in splits if b] transposes = [a + b[1] + b[0] + b[2:] for a, b in splits if len(b)>1] replaces = [a + c + b[1:] for a, b in splits for c in alphabet if b] inserts = [a + c + b for a, b in splits for c in alphabet] return set(deletes + transposes + replaces + inserts) def known_edits2(word): return set(e2 for e1 in edits1(word) for e2 in edits1(e1) if e2 in NWORDS) def known(words): return set(w for w in words if w in NWORDS) def correct(word): candidates = known([word]) or known(edits1(word)) or known_edits2(word) or [word] return max(candidates, key=NWORDS.get)
读完整篇文章，感叹数学的美妙之外，也很喜欢类似这样的文章，将一个问题的原理讲清楚，再配上一些代码实例做说明，从小见大，从浅入深，对人很有启发。
这里简单的介绍下基于贝叶斯原理的拼写检查原理，再给出一个java版和C#版的实现。
拼写检查器的原理：给定一个单词，选择和它最相似的拼写正确的单词，需要使用概率论，而不是基于规则的判断。给定一个词 w，在所有正确的拼写词中，我们想要找一个正确的词 c, 使得对于 w 的条件概率最大, 也就是说：
argmaxc P(c|w)
按照 贝叶斯理论 上面的式子等价于:
argmaxc P(w|c) P(c) / P(w)
因为用户可以输错任何词, 因此对于任何 c 来讲, 出现 w 的概率 P(w) 都是一样的, 从而我们在上式中忽略它, 写成:
argmaxc P(w|c) P(c)
这个式子有三个部分, 从右到左, 分别是:
1. P(c), 文章中出现一个正确拼写词 c 的概率, 也就是说, 在英语文章中, c 出现的概率有多大呢? 因为这个概率完全由英语这种语言决定, 我们称之为做语言模型. 好比说, 英语中出现 the 的概率 P('the') 就相对高, 而出现 P('zxzxzxzyy') 的概率接近0(假设后者也是一个词的话).
2. P(w|c), 在用户想键入 c 的情况下敲成 w 的概率. 因为这个是代表用户会以多大的概率把 c 敲错成 w, 因此这个被称为误差模型.
3. argmaxc, 用来枚举所有可能的 c 并且选取概率最大的, 因为我们有理由相信, 一个(正确的)单词出现的频率高, 用户又容易把它敲成另一个错误的单词, 那么, 那个敲错的单词应该被更正为这个正确的.
最终计算的就是argmaxc P(w|c) P(c)，在原文中，以“编辑距离”的大小来确定求最大概率的优先级： 编辑距离为1的正确单词比编辑距离为2的优先级高, 而编辑距离为0的正确单词优先级比编辑距离为1的高。
java版实现：
public class SpellCorrect { private final HashMap<String, Integer> nWords = new HashMap<String, Integer>(); //读取语料库，存储在nWords中 public SpellCorrect(String file) throws IOException { BufferedReader in = new BufferedReader(new FileReader(file)); Pattern p = Pattern.compile("\\w+"); for(String temp = ""; temp != null; temp = in.readLine()){ Matcher m = p.matcher(temp.toLowerCase()); while(m.find()) nWords.put((temp = m.group()), nWords.containsKey(temp) ? nWords.get(temp) + 1 : 1); } in.close(); } //和word编辑距离为1的单词 private final HashSet<String> edits(String word){ HashSet<String> result = new HashSet<>(); for(int i=0; i < word.length(); ++i) //删除 result.add(word.substring(0, i) + word.substring(i+1)); for(int i=0; i < word.length()-1; ++i) //交换 result.add(word.substring(0, i) + word.substring(i+1, i+2) + word.substring(i, i+1) + word.substring(i+2)); for(int i=0; i < word.length(); ++i) //替换 for(char c='a'; c <= 'z'; ++c) result.add(word.substring(0, i) + String.valueOf(c) + word.substring(i+1)); for(int i=0; i <= word.length(); ++i) //插入 for(char c='a'; c <= 'z'; ++c) result.add(word.substring(0, i) + String.valueOf(c) + word.substring(i)); return result; } public final String correct(String word) { if(nWords.containsKey(word)) //如果在语料库中，直接返回 return word; HashSet<String> set = edits(word); HashMap<Integer, String> candidates = new HashMap<Integer, String>(); for(String s : set) //在语料库中找编辑距离为1且出现次数最多的单词为正确单词 if(nWords.containsKey(s)) candidates.put(nWords.get(s),s); if(candidates.size() > 0) return candidates.get(Collections.max(candidates.keySet())); for(String s : set) //在语料库中找编辑距离为2且出现次数最多的单词为正确单词 for(String w : edits(s)) if(nWords.containsKey(w)) candidates.put(nWords.get(w),w); return candidates.size() > 0 ? candidates.get(Collections.max(candidates.keySet())) : word; } public static void main(String args[]) throws IOException { SpellCorrect spellCorrect = new SpellCorrect("big.txt"); System.out.println(spellCorrect.correct("spel")); System.out.println(spellCorrect.correct("speling")); } }
C#版实现：
namespace SpellCorrect { class Program { const string Alphabet = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"; static IEnumerable<string> Edits1(string w) { // Deletion return (from i in Enumerable.Range(0, w.Length) select w.Substring(0, i) + w.Substring(i + 1)) // Transposition .Union(from i in Enumerable.Range(0, w.Length - 1) select w.Substring(0, i) + w.Substring(i + 1, 1) + w.Substring(i, 1) + w.Substring(i + 2)) // Alteration .Union(from i in Enumerable.Range(0, w.Length) from c in Alphabet select w.Substring(0, i) + c + w.Substring(i + 1)) // Insertion .Union(from i in Enumerable.Range(0, w.Length + 1) from c in Alphabet select w.Substring(0, i) + c + w.Substring(i)); } static string Correct(string word, Dictionary<string,int> nWords) { Func<IEnumerable<string>, IEnumerable<string>> nullIfEmpty = c => c.Any() ? c : null; var candidates = nullIfEmpty(new[] { word }.Where(nWords.ContainsKey)) ?? nullIfEmpty(Edits1(word).Where(nWords.ContainsKey)) ?? nullIfEmpty((from e1 in Edits1(word) from e2 in Edits1(e1) where nWords.ContainsKey(e2) select e2).Distinct()); return candidates == null ? word : (from cand in candidates orderby (nWords.ContainsKey(cand) ? nWords[cand] : 1) descending select cand).First(); } static void Main(string[] args) { var nWords = (from Match m in Regex.Matches(File.ReadAllText("big.txt").ToLower(), "[a-z]+") group m.Value by m.Value) .ToDictionary(gr => gr.Key, gr => gr.Count()); Console.WriteLine(Correct("spel",nWords)); Console.WriteLine(Correct("speling",nWords)); Console.ReadKey(); } } }
两个版本的实现都参考了网上其他人的代码，略有修改。
语料库下载：big.txt
参考：
http://norvig.com/spell-correct.html
http://blog.youxu.info/spell-correct.html
本文转自阿凡卢博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/p/4099567.html，如需转载请自行联系原作者
