ACLApr, 2018

将神经语法错误纠正作为低资源机器翻译任务进行处理

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TL;DR该论文提出了一套适用于大多数语法错误修正（GEC）环境的模型无关方法，包括添加源端噪音，领域自适应技术，GEC 特定训练目标，单语数据的迁移学习以及集成独立训练的 GEC 模型和语言模型。这些方法的综合效果导致比现有最优神经 GEC 模型更好的表现，表现优于 CoNLL-2014 基准测试中以前最好的神经 GEC 系统超过 10％M2，以及 JFLEG 测试集中的 5.9％。
发现论文，激发创造
  • 基于有限状态转换器的神经语法错误纠正

    介绍了一种基于语言模型和有限状态转换器的语法错误更正方法，与神经序列模型和基于短语的机器翻译相比具有更好的效果，同时无需大量的标注数据，并且在拥有标注数据的情况下，该方法也适用于基于短语的机器翻译。

    Mar, 2019

  • 混合机器翻译在语法错误修正中接近人类水平的表现

    本文将基于统计机器翻译和神经机器翻译的自动语法纠错方法相结合，形成一种新的系统，这个混合系统在 CoNLL-2014 和 JFLEG 基准测试上取得了最新的最佳结果。我们的分析显示，所创建的系统比迄今为止报告的任何其他 GEC 系统更接近达到人类水平的性能。

    Apr, 2018

  • 神经网络翻译模型用于语法纠错

    本文介绍了使用神经网络全局词汇模型和神经网络联合模型来改善基于短语的统计机器翻译系统的局限性，通过对源句子的环境信息进行更有效地利用，显著提高了语法错误纠正的准确性。

    Jun, 2016

  • 利用 N-Best 假设改进 SMT 法进行语法纠错

    本文提出了一种利用 SMT 方法生成的 n 种翻译假设来提高 GEC 准确率的新方法，即利用分类器评分来选择适当的编辑或对 n 种翻译假设进行重新排序，并将这些方法应用于使用 SMT 方法的最新 GEC 系统中，实验结果表明，我们的方法在 GEC 基准测试数据集上的准确性比已发表的最佳结果有显着提高。

    Jun, 2016

  • 语法错误修正的综合性调查

    GEC has seen significant progress thanks to machine learning and deep learning techniques, particularly in NMT based approaches, and this is the first survey to comprehensively cover literature in this area, examining datasets, annotation schemas, shared tasks, evaluation metrics, four basic approaches, six performance boosting techniques, two data augmentation methods, and future research directions.

    May, 2020

  • 一个基于 BERT 的无监督语法错误纠正框架

    本文提出了一种基于 BERT 的无监督语法错误校正框架，该框架将语法错误校正视为多类别分类任务，涵盖数据流构建模块、句子困境评分模块和误差检测和校正模块，并提出了一种新的伪困境评分方法来评估句子的可信度，并构建了 Tagalog 语料库进行研究，其表现竞争性较强，证明了该框架对于低资源语法错误校正任务很有用处。

    Mar, 2023

  • 低资源场景下的语法错误修正

    本文介绍了一个 Czech 语法纠错的新数据集 AKCES-GEC。我们证明使用合成平行语料库结合 Transformer 神经机器翻译模型可在 Czech，German 和 Russian 等多种语言的数据集上达到新的最高水平。AKCES-GEC 数据集已发表在 CC BY-NC-SA 4.0 许可下，GEC 模型源代码也可访问。

    Oct, 2019

  • 预训练的跨语言语言模型在多语言语法错误纠正中的统一策略

    本文提出了一种通用且与语言无关的多语言语法纠错方法，通过预训练的跨语言语言模型和英语与目标语言之间的平行翻译数据，构建了多样化的平行语法纠错数据，并利用该数据训练语法纠错模型，在不同语言的三个基准测试中取得了最先进的结果。

    Jan, 2022

  • 多语言语法错误修正的简单配方

    本文提出了一种简单的方法来训练最先进的多语言语法纠错模型，使用大规模多语言语言模型来优化，建立并发布了基线数据集 cLang-8，通过单步微调得出了英语的精确度提高。

    Jun, 2021

  • 语法错误纠正的语料生成

    本研究使用了序列到序列的框架对语法纠错进行建模。通过两种方法生成了大量的 Wikipedia 平行数据集，并使用迭代解码策略训练了神经语法纠错模型，最终在 CoNLL-2014 基准和 JFLEG 任务中实现了领先于现有技术的表现。

    Apr, 2019