The main objective of the Natural Language Processing (NLP) project for spelling correction is to design, develop, and evaluate an automatic spelling correction system based on NLP.
This system leverages LSTM networks to understand contextual relationships in textual data, enabling it to identify and correct various types of spelling errors.
Through the use of annotated corpora and carefully curated training datasets, the LSTM model learns subtle patterns of correct language usage and predicts the most likely corrections for misspelled words.
This project was made possible through the use of essential tools and technologies such as Python, Jupyter, Keras, TensorFlow, and Matplotlib for data analysis and visualization.
L’objectif principal du projet de NLP pour la correction orthographique est de concevoir, développer et évaluer un système de correction orthographique automatique basé sur le TALN.
Ce système exploite les réseaux LSTM pour comprendre les relations contextuelles dans les données textuelles, ce qui lui permet d’identifier et de corriger différents types d’erreurs d’orthographe.
Grâce à l’utilisation de corpus annotés et de jeux de données d’entraînement soigneusement élaborés, le modèle LSTM apprend les modèles subtils d’utilisation correcte de la langue et prédit les corrections les plus probables pour les mots mal orthographiés.
Ce projet a été rendu possible grâce à l’utilisation d’outils et de technologies essentiels tels que Python, Jupyter, Keras, TensorFlow, et Matplotlib pour l’analyse et la visualisation des données.