图1 百度的拼写检查错误分为
Non-word Errors和Real-word Errors。前者指非法单词；后者指那些拼写错误后的词仍然是合法的情况，如将“there”错误拼写为“three”（形近）。本文讨论的是Non-word Errors。
网上搜了一下，用的大都是贝叶斯定理。
思想
记P(a|b)为：输入字符串b情况下，推断出字符串a的概率。
记c为正确的单词，w为错误的输入，那么对于例子中的纠错，要求的就是
(1)由贝叶斯定理得
对于同一个输入，式(2)中的分母不变，所以用于排序的话，只求分子就行。P(w|c)记为1，P(c)记为单词c在语料中的出现频率，所以得到
实现
1.训练语料得到一个map<单词，频数>。若输入字符串word在map中，就不用纠错。
2.计算编辑距离为1的字符串
记set1=编辑距离为1的字符串,set2= set1 in map。
对于set2中的每个元素c，计算式(3)，选择结果最大的c作为返回。
若set2为空，转向步骤3.
3.计算编辑距离为2的字符串
记set1=编辑距离为2的字符串,set2= set1 in map。 对于set2中的每个元素c，计算式(3)，选择结果最大的c作为返回。
若set2为空，转向步骤4.
4.放弃纠正
直接拿错误的输入搜索。这也不能说一定错，一些商标，店铺名啥的本身就不是单词。