chinese grammatical error correction | BriefGPT

关键词chinese grammatical error correction

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COLINGLM-Combiner: 一个用于中文语法错误纠正的上下文重写模型
通过提出的 LM-Combiner 模型，直接修正语法错误纠正系统输出的过度修正，从而有效减轻原系统的过度修正问题，同时保持错误召回率不变。
PDF3 months ago
重新思考大型语言模型在中文语法纠错中的角色
利用大型语言模型作为解释器和评估器，可能提高汉语语法错误纠正任务的性能并减少主观性问题。该研究通过广泛实验和详细分析验证了这种思路和方法的有效性。
PDF5 months ago
Alirector：对齐增强的中文语法错误修正器
本文提出了一种用于解决过度更正问题的对齐增强纠错模型，适用于序列到序列模型和仅具有解码器的大型语言模型。该方法通过训练纠错模型生成源句子的初始纠错，并将其与源句子结合，经过对齐模型进行另一轮纠错，以确保对齐模型专注于潜在的过度更正。此外，为
PDF5 months ago
FlaCGEC：一份带有细粒度语言标注的中文语法错误纠正数据集
介绍一种新的中文语法错误修正数据集（FlaCGEC），该数据集具有细粒度的语言注释，并评估了各种先进的 CGEC 方法在该数据集上的表现，结果显示该数据集具有挑战性，能够涵盖广泛的语法错误，并将其作为诊断数据集进行了评估现有的 CGEC 模
PDF9 months ago
评估大型语言模型在中文语法错误修正任务中的能力
大规模语言模型在中文语法错误纠正任务中的表现及其问题的调查报告。研究发现大语言模型在自动评估指标方面表现不如之前的模型，并存在过度纠正的问题。此外，不同数据分布下大语言模型的表现也存在明显差异。这些发现表明需要进一步研究大语言模型在中文语法
PDFa year ago
ACLNaSGEC：一个来自于母语者文本的多领域中文语法错误数据集
我们介绍了 NaSGEC 数据集，它是一个新的数据集，旨在为来自多个领域的母语者文本的汉语语法纠错（CGEC）研究提供便利。我们为来自社交媒体、科技写作和考试三个本土领域的 12,500 个句子注释了多个参考文本，并通过使用先进的 CGEC
PDFa year ago
从拼写到语法：汉语语法错误纠正的新框架
该研究提出了一种用于汉语语法错误纠正任务的神经网络模型，包含拼写错误纠正和语法错误纠正两个步骤，并使用词性特征和语义类别特征进行增强以提高模型性能。最终模型在没有使用人工合成数据或数据增强方法的情况下在 CGEC 数据集上取得了 42.11
PDF2 years ago
强调关注焦点：汉语语法错误纠正
本文讨论了如何提高中文语法纠错模型的训练效率，通过研究发现，多重参考并未提高模型训练的性能。我们提出了一种名为 “OneTarget” 的训练策略，有效提高了模型的焦点能力和性能表现。
PDF2 years ago
EMNLP基于语言规则的本地化中文语法纠错语料库生成
本文提出了一种基于语言规则的方法来构建自动生成语法错误的大规模中文语法错误纠正训练语料库，并提出了一个挑战性的中文语法错误纠正基准，旨在解决当前缺乏高质量标注的训练语料库和测试集不是由中文母语人士制作的问题。实验结果表明，我们提出的训练数据
PDF2 years ago
基于知识蒸馏的中文语法错误纠正
使用知识蒸馏方法压缩模型参数，构建攻击测试集，从而在中文语法错误纠正上提高模型抗攻性和鲁棒性。实验结果表明，压缩小型模型的性能仍然良好，训练速度加快，具有最佳效果和显著的鲁棒性。
PDF2 years ago
一种新的评估方法：中文语法错误纠正的评估数据和度量
提出了三种新的中文错别字纠正 (CGEC) 的评估度量：基于参考的度量方法有句子级别准确度和字符级 BLEU；基于无参考的度量方法采用字符级语义保存度量纠正句子的语义保存程度。期望这些度量成为 CGEC 的新标准。
PDF2 years ago
ACLMuCGEC: 用于中文语法纠错的多参考、多来源评估数据集
该论文提出了 MuCGEC，一种多参考，多资源的评估数据集，旨在中文语法错误纠正（CGEC）研究领域中提供一个丰富的数据来源，同时也讨论了 CGEC 评估方法以及提出的方法能够达到具有竞争性的基准表现。
PDF2 years ago
ACL面向中文语法错误修正的头对头非自回归序列预测
该论文提出了一种名为 TtT 的新框架，使用 BERT-initialized Transformer Encoder 作为骨干模型，采用条件随机场（CRF）层以进行非自回归序列预测，以处理中文语法纠错中的深度问题，包括非固定长度的纠错数据
PDF3 years ago
ACL使用基于 BERT 的预训练模型进行中文语法纠错
本研究基于 Cui 等人（2020）开发的 BERT 模型，分别采用两种方法将其纳入编码器 - 解码器模型进行汉语语法错误纠正任务，发现句子级错误尚未得到解决。
PDF4 years ago