日本語の入力誤りは読み手にとって負担を強いたり文章の信頼性を損ねたりするため，計算処理によりその訂正を支援することが求められる．本研究では読み情報を推定させたり，読み情報も含めて訂正させたりするなど，読み情報を利用する多様な条件でSeq2Seq形式の誤り訂正モデルを構築した．比較実験の結果，モデルに読みを推定させると精度が悪化し，別途読みを与えつつ，2つのDecoderで原文の訂正と併せて読みの訂正を行うことで誤り訂正精度が向上した．

コンピューターを用いて日本語を入力する際，キーボード操作や日本語IMEにおける，かな漢字変換の選択誤りといった操作上の誤りで意図通りに入力できなかったり，入力を意図した文章自体に文法等の誤りが含まれ，結果的に誤った文章として入力されてしまうことがある．これらの誤った文章は読み手にとって不自然に感じられ，なめらかに読み進めることを阻害するだけでなく，書き手が本来意図した内容が何であるかの推測を強いたり，意図と異なる内容として伝わったり，文章に対する信頼性を下げてしまったりするという問題がある．一方，このような誤りを人の手で確認・訂正することは，継続的な集中を必要とする作業であるため，計算処理により自動化したり支援したりすることが求められる．このような誤りを含む文章を訂正する試みは，主に外国語の学習支援を目的とした，文法誤り訂正（GrammaticalErrorCorrection:GEC）を中心にいくつかのシェアードタスクが提案され研究されてきた[1]．また，その周辺ではスペルミスの訂正，文章校正の自動化，入力誤りの訂正などのタスクやデータセットが提案されている．これらのタスクは文章の誤り自体だけでなく，修正すべき箇所や正解の定義が難しく，主に提案されているデータセットの作成プロセスに依存したより広範囲な訂正タスクとなっている．本研究では主に入力誤りを訂正した履歴に基づくデータセットを学習・評価に利用するため，結果的に日本語の入力誤りにフォーカスしたものである．その中でも日本語入力については，その読みをローマ字で入力し，かな漢字変換するのが一般的であったり読みの情報が誤り修正に有用であるという報告[2]から，読み情報を多様な形で利用するいくつかの訂正モデルを構築して比較評価した．