Pipeline para identificação de erros lexicais e geração de sugestões de correção - Garcia, Luana Q.; Chinellato, Miguel H.; Caseli, Helena de M.; Oliveira, Leandro H. M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL), 2023)
No PLN, os textos são a principal fonte de informação na geração de modelos computacionais usando aprendizado de máquina. Entretanto, para que sejam úteis no processo de aprendizado, estes textos precisam representar corretamente o fenômeno que se deseja aprender e, neste caso, os erros lexicais podem ser impactantes. Este artigo apresenta a proposta de um pipeline para preparação e/ou correção de textos que identifica várias categorias de erros lexicais. O pipeline objetiva identificar, anotar e categorizar os erros contidos nos textos, bem como sugerir correções de forma automática.