error types | BriefGPT - AI 论文速递

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GPT-3.5 用于语法错误修正
本文研究了在多种语言环境下，使用 GPT-3.5 进行语法错误纠正（GEC）的应用，包括零样本 GEC，针对 GEC 的微调，以及使用 GPT-3.5 对其他 GEC 模型生成的纠正假设进行重新排序。
PDF2 months ago
大型语言模型真的是良好的逻辑推理者吗？从演绎、归纳和举例推理的综合评估
本文针对大型语言模型的逻辑推理能力进行全面评估，选择 15 个经典数据集，评估模型的零点、单点和三点能力，提出客观和主观的细化评估方法，归纳出 LLMs 的逻辑推理能力的优势和不足并提出未来方向。
PDFa year ago
ChatGPT 是否解决了信息提取？绩效、评估标准、鲁棒性和错误分析
本文评估了 ChatGPT 模型在性能、评估标准、稳健性和错误类型四个方面的能力，并提出了一种用于更准确反映 ChatGPT 性能的软匹配策略，同时发现了 ChatGPT 的最主要的错误类型是 “未注释的跨度”，从而引发了对标注数据质量的关
PDFa year ago
BUMP: 一个非忠实度测量元评估的基准测试集
本研究提出了不忠实最小分组（BUMP）的基准测试，该数据集由 889 个人类编写的最小不同摘要对组成，摘要来自 CNN / DailyMail 数据集，其中从 7 种类型的本体论引入单个错误以生成不忠实的摘要。该基准测试使度量稳定性的测量成
PDF2 years ago
RedPen：非自然语音的区域和原因注释数据集
本文介绍了一个有人工注释的新数据集 RedPen，它可以帮助更好地评价和开发模拟语音模型，并发现单一自然度评分背后各种不同的错误类型和区域。
PDF2 years ago
一些语法错误是频繁出现的，其他则很重要
本文提供并应用一种方法来量化不同的语法错误类型对人类的重要性，表明一些罕见的错误类型被认为是令人困扰的，而其他常见的错误类型则不是；这影响了改进系统和评估方式的可能方向。
PDF2 years ago
COLINGAlphaMWE: 多语言 MWE 注释平行语料库的构建
本研究旨在构建带有多语言多词表达注释的多语言平行语料库，发现机器翻译系统在处理多词表达翻译时存在的误译类型，并总结出一些错误限制规则以提高翻译质量，此平行语料库可用于机器翻译和信息提取的跨语言和多语言的研究。
PDF4 years ago
用于语法错误校正的可控数据合成方法
提出两种数据合成方法来解决语法错误纠正任务中缺乏平行数据的问题，并对不同数据进行实验，结果表明错误率为 40％，错误类型的比例相同可以更好地提高模型性能。最终，合成约 1 亿数据，实现了与使用两倍数据的最新技术相当的性能。
PDF5 years ago
EMNLP基于监督学习的阿拉伯语拼写纠正
利用 QALB 语料库中提供的经过标注的代表有错误和更正版本的句子，本文的系统使用不同的机器学习模型对四种类型的拼写错误（修改、前添加、拆分和合并）进行修正，最终在 QALB 2014 年 “自动阿拉伯语错误修正” 任务中获得了 6 名中的
PDF10 years ago