中国語スペリング訂正（CSC）の性能向上には、いくつかの言語学的知識やタスク固有の特徴が重要です。まず、中国語は形声文字であり、文字の形状や音声が意味に密接に関連しています。このため、音韻的および視覚的な類似性を考慮することが、誤字の検出と訂正において非常に有効です。具体的には、音韻情報や形状情報を統合することで、誤字の候補を絞り込むことができます。
さらに、文脈依存性も重要な要素です。中国語は連続した文字列で構成されており、文脈に基づいて誤りを特定する必要があります。したがって、文脈情報を活用するための機械学習モデルの設計が求められます。提案手法のように、エラー位置情報を文脈に関連付けて利用することで、誤字訂正の精度を向上させることが可能です。
また、言語学的知識としては、誤字の一般的なパターンや、特定の文脈における誤用の傾向を学習することも有効です。これにより、モデルは特定の文脈における誤字をより効果的に検出し、訂正することができます。