Suponho que um programa de computador como o Word usa o contexto da palavra para conseguir corrigi-la. No português, por exemplo, os adjetivos concordam em gênero com o substantivo, mas, sem o contexto, o corretor não poderá determinar se for masculino ou feminino. Às vezes, como o professor explicou, corrige para uma palavra existente, mas não a desejada.
Eu uni os corretores em avaliador(testes, vocabulario):
def avaliador(testes, vocabulario):
numero_palavras = len(testes)
acertou = 0
desconhecida = 0
for correta, errada in testes:
palavra_corrigida = corretor(errada)
desconhecida += (correta not in vocabulario)
if correta == palavra_corrigida:
acertou += 1
else:
palavra_corrigida = novo_corretor(errada)
if correta == palavra_corrigida:
acertou += 1
else:
print(errada, palavra_corrigida, correta)
taxa_acerto = acertou / numero_palavras
taxa_desconhecida = desconhecida / numero_palavras
return '{:.2%} de acerto de {} palavras, as palavras desconhecidas são {:.2%}'.format(taxa_acerto, numero_palavras, taxa_desconhecida)
vocabulario = set(lista_normalizada)
avaliador(lista_teste, vocabulario)Retornou:
eme de ele
noâ o nos
teb de ter
âem de bem
serr se será
eû de eu
jé de já
dms de das
cava para cada
nossk nosso nossa
ìeu de eu
eúaa essa ela
dĩaz da dia
ewpoderamento ewpoderamento empoderamento
cakvalo carvalho cavalo
canelac janela canela
tênisy tênisy tênis
anciosa ansioso ansiosa
ancciosa ancciosa ansiosa
ansioa ensina ansiosa
asterístico asterístico asterisco
entertido entendido entretido
indiota indica idiota
tomare tomar tomara
provalecer prevalece prevalecer
mindigo indico mendigo
pertubar derrubar perturbar
85.48% de acerto de 186 palavras, as palavras desconhecidas são 6.99%