我正在开发一个专注于美食领域的多语言搜索引擎，使用Python和NLTK库。我已经拥有一个包含多种文化菜谱的大型数据库，以支持我想要覆盖的所有语种。
我的问题是，如何在建立的词汇索引中找到用户可能输入的拼写错误单词。例如，在意大利语中，当搜索“couscous”时，很多用户可能会输入“cus cus”或"cuscus"这样的错误拼写。
目前，我处理索引词汇的方式如下：
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem.snowball import ItalianStemmer
import string
# 设置语料库为意大利语
corpus_language = 'italian'
stemmer = ItalianStemmer()
stop_words = set(stopwords.words(corpus_language))
# 对句子进行分词
word_token_list = nltk.word_tokenize(text)
# 移除标点符号并转换为小写
word_token_list_no_punct = [word.lower() for word in word_token_list if word not in string.punctuation]
# 移除停用词
word_token_list_no_punct_no_stop = [word for word in word_token_list_no_punct if word not in stop_words]
# 使用Snowball词干算法进行词干提取
word_stems = [stemmer.stem(word) for word in word_token_list_no_punct_no_stop]
return word_stems
为了实现目标，我是否需要以某种不同的方式来准备我的索引呢？
当然，对于文本分析及分词流程中的任何其他改进建议，我也非常乐意听取。