Porting PoliSpell from Python to C#

Dyslexia is a learning desease characterized by difficulties in reading: these difficulties dipends on problems of sound identification in each word and on how they can be related to letters and words. Dyslexia is more widespread among young people with a common aspect and intel- ligence. It is not easy to recognize this desease and in a lot cases it remains hidden until adulthood. There is any kind of care for dyslexia: in fact it is a permanent condition caused by hereditary diseases that influence how our brain works. Despite this, a lot of people can learn in a very efficient way, thanks to specific educational programs. The majority of patients have difficulties in writing; modern spellcheckers can partially solve this problem, under some right assumptions: • words contain few errors ( 80-95% of spelling errors contain only one error) • shall be considered the four fundamental operations (insertion, deletion, substitution, transposition) • errors are isolated (i.e. one error in each word) Another problem of common spellcheckers is that anyone of these consider the context, making more difficult the text comprehension. In addition, there is a feature that in common spellcheckers is not so well developed, and it is the predictor: this feature could be very helpful for dyslexia people because it reduces the number of typed characters, and consequently reduces the number of errors. This thesis wants to propose an application able to solve part of the problems described above. The application takes into account typical errors related to dyslexia and suggest some corrections in a probabilistic way.

La dislessia è un disturbo nell’apprendimento caratterizzato da difficoltà nella lettura dovute a problemi di identificazione dei suoni delle parole e di come questi si relazionano con le lettere e le parole. La dislessia è diffusa soprattutto tra giovani e risulta difficile da diagnosticare, tanto è vero che in molti casi rimane misconosciuta e non viene riconosciuta fino in età adulta. Questo disturbo è causato da alcune caratteristiche ereditarie che influiscono su come il cervello lavora. Nonostante ciò, molti ragazzi sono in grado di apprendere in maniera soddisfacente, grazie anche a percorsi di educazione specifici. I ragazzi affetti da dislessia trovano maggiori difficoltà nella scrittura: gli spellcheckers moderni risolvono parzialmente questo problema, facendo le seguenti ipotesi: • le parole contengono pochi errori (80-95% degli errori ortografici contengono un solo errore) • si considerano le 4 operazioni fondamentali (aggiunta, cancellazione, traspo- sizione, sostituzione) • gli errori sono isolati (ovvero un errore per parola) Un altro problema dei correttori finora in commercio sta nel fatto che questi non tengono in considerazione il contesto, il che si riflette nel fatto che i sistemi non siano in grado di correggere quegli errori (definiti come “real word errors”) in cui parole di senso compiuto ma inserite in un contesto sbagliato non vengono segnalate come errori. Un’ultima feature che è poco sviluppata all’interno degli spellcheckers disponibili è quella della predizione: un predittore risulta fondamentale per un ragazzo dislessico in quanto consentirebbe di digitare meno caratteri, riducendo così la possibilità di errore. Partendo da una versione già esistente di PoliSpell, questa tesi vuole presentare un engine in grado di risolvere qualcuno dei problemi precedentemente descritti. L’applicazione tiene conto di alcuni errori tipici commessi da ragazzi dislessici e suggerisce in maniera probabilistica alcune correzioni ai suddetti errori.