본 논문은 영어 문서를 대상으로 문맥의존 철자오류 문제를 해결하고자 한다. 철자오류 종류는 두 가지로 단순 철자오류와 문맥의존 철자오류로 나뉜다. 단순 철자오류는 사전의 단어와 매칭만으로 오류를 찾을 수 있기 때문에 교정하기가 쉽지만 문맥의존 철자오류는 교정 대상 단어와 주변 문맥의 관계를 파악해야 오류 유무를 알 수 있기 때문에 교정의 난이도가 높아진다. 문맥오류의 세부 종류로 동음이의어 오류(homophone error), 문자 배열의 오류(typographical error), 문법 오류(grammatical error), 띄어쓰기 오류(cross word boundary error)로 나뉘며, 논문에서는 띄어쓰기 오류를 제외한 문맥의존 철자오류에 해당하는 나머지 오류에 대해서 다룬다. 그리고 문맥의존 철자오류의 검색은 통계적 방식을 사용하며, 최종 교정어 선택은 딥러닝(deep learning) 방식을 사용하여 문맥의존 철자오류 문제를 해결한다. 논문에서는 기존 문맥의존 철자오류 교정에 다뤄지지 않은 여러 뉴럴 언어모형을 교정에 적용 한다. 논문에서 제안하는 뉴럴 언어모형을 이용한 교정 기법은 크게 5가지로 Word embedding 정보 기반의 교정, Contextual embedding 정보 기반의 교정, Auto-regressive(AR) 계열 언어모형 기반의 교정, Auto-encoding(AE) 계열 언어모형 기반의 교정, Encoder- Decoder 계열 언어모형 기반의 교정으로 나뉜다. 본 논문에서는 최근까지 발표된 15가지 뉴럴 언어모형을 이용해서 문맥의존 철자오류 교정 실험을 진행한다. 논문에서는 교정 대상 단어를 기준으로 양방향의 문맥 정보를 참조하여 교정을 실험하며, 단방향으로 들어오는 입력이나 파라미터 조절을 이용한 성능 실험도 진행하였다. 성능의 측정은 오류어 검색(detection), 오류어 교정(correction)을 각각 정확도(precistion), 재현율(recall), F1으로 표현한다. 논문에서는 문맥의존 철자오류 교정 테스트 말뭉치 구축에 관한 내용도 다루며, 웹에서 얻어진 1조 어절로 구성된 말뭉치를 이용해 실제 사용자들의 오류를 추출하여 성능 테스트에서 제시한다.

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