تتضمن النهج الحديثة لإملاء مشكلة تصحيح الأخطاء الإملائي نماذج SEQ2SEQ القائمة على المحولات، والتي تتطلب مجموعات تدريبية كبيرة وتعاني من وقت الاستدلال البطيء؛وتسلسل نماذج وضع التسلسل المستندة إلى ترميز المحولات مثل بيرت، والتي تنطوي على مساحة تسمية ال
مستوى المميز وبالتالي قاموس مفردات محددة مسبقا مسبقا.في هذه الورقة، نقدم طراز Tagger Tagner التسلسل الهرمي، أو HCTAGGER، لتصحيح الأخطاء الإملائي في النص القصير.نستخدم نموذج لغة مدرب مسبقا على مستوى الحرف كتشفير نصي، ثم يتوقع تحرير مستوى الأحرف لتحويل النص الأصلي إلى شكل خالي من الأخطاء مع مساحة تسمية أصغر بكثير.للحصول على فك التشفير، نقترح نهجا هرميا متعدد المهام للتخفيف من مسألة توزيع الملصقات الطويلة الذيل دون تقديم معلمات نموذجية إضافية.تثبت التجارب في مجموعات بيانات تصحيح أخطاء الأخشاب العامة أن HCTAGGER هو نهج دقيق وأسرع بكثير من العديد من النماذج الموجودة.
