自然语言处理（NLP）是人工智能领域中将语言学与计算机科学相结合的学科。本文将探讨自动纠错功能，这是智能手机键盘中常见的一项功能。将深入了解这项技术，并探讨如何使用Python实现基于NLP的自动纠错。
是否曾经好奇智能手机键盘上的自动纠错功能是如何工作的？现在几乎每个智能手机品牌，无论价格如何，都提供了这项功能。本文的主要目的是构建一个自动纠错功能，类似于智能手机上的自动纠错，但将使用较小的数据集，如一本书的文本来进行实现。
在机器学习的背景下，自动纠错完全基于自然语言处理（NLP）。顾名思义，它被编程用来在输入文本时纠正拼写错误。将探讨自动纠错的四个关键步骤：
1. 识别拼写错误的单词 - 如果一个单词拼写正确，那么它将出现在词汇表中。如果一个单词不在词汇表中，那么它可能是一个拼写错误的单词。
2. 查找编辑距离为'n'的字符串 - 编辑操作是将一个字符串转换为另一个字符串的一系列操作，而'n'就是编辑距离，它表示从一个字符串到另一个字符串需要进行的编辑操作的数量。编辑操作包括插入、删除、交换和替换。
3. 候选词的筛选 - 只想从生成的候选词列表中考虑正确拼写的单词，以便可以将这些单词与已知的词汇表进行比较，并过滤掉不出现在已知“词汇表”中的单词。
4. 计算单词的概率 - 可以计算单词的概率，然后从候选词列表中找到最有可能的单词。这需要知道单词的频率和语料库（也称为词汇表）中的总单词数。
希望现在已经清楚自动纠错是什么以及它是如何工作的。现在让看看如何使用Python为智能手机构建自动纠错功能。智能手机使用过去的输入历史来匹配输入的单词是否正确。因此，需要使用一些单词来运行自动纠错功能。
将使用一本书的文本来实际理解这一点，可以从这里轻松下载。现在让开始使用Python构建自动纠错模型的任务。
import pandas as pd
import numpy as np
import textdistance
import re
from collections import Counter
words = []
with open('auto.txt', 'r') as f:
file_name_data = f.read()
file_name_data = file_name_data.lower()
words = re.findall('w+', file_name_data)
# 这是词汇表
V = set(words)
print("文本中前十个单词是：{words[0:10]}")
print("总独特单词数为：{len(V)}。")
在上面的代码中，创建了一个单词列表，现在将构建这些单词的频率，这可以通过使用Python中的“counter函数”轻松完成：
word_freq = {}
word_freq = Counter(words)
print(word_freq.most_common()[0:10])
现在想要得到每个单词的出现次数，也就是相对频率：
probs = {}
Total = sum(word_freq.values())
for k in word_freq.keys():
probs[k] = word_freq[k] / Total
def my_autocorrect(input_word):
input_word = input_word.lower()
if input_word in V:
return('单词看起来是正确的')
else:
sim = [1 - (textdistance.Jaccard(qval=2).distance(v, input_word)) for v in word_freq.keys()]
df = pd.DataFrame.from_dict(probs, orient='index').reset_index()
df = df.rename(columns={'index': 'Word', 0: 'Prob'})
df['Similarity'] = sim
output = df.sort_values(['Similarity', 'Prob'], ascending=False).head()
return(output)
my_autocorrect('neverteless')
# 输出结果将显示最相似的单词及其概率和相似度