探究字形语音信息在中文拼写检查中的作用：有效机制与未来方向
计算与语言
2023-05-23 v3 人工智能
摘要
尽管预训练中文语言模型在广泛的 NLP 任务上展现出令人印象深刻的性能，中文拼写检查（CSC）任务仍具挑战性。先前研究已探索利用字形与语音等信息来提升区分错写字符的能力，并取得了良好效果。然而，这些模型的泛化能力尚不明晰：尚不清楚它们是否融入了字形-语音信息，若已融入，该信息是否得到充分利用。在本文中，我们旨在更好地理解字形-语音信息在 CSC 任务中的作用，并提出改进方向。此外，我们提出了一种更新颖、更具挑战性且更实用的设置，用于测试 CSC 模型的泛化能力。所有代码均已公开。
引用
@article{arxiv.2212.04068,
title = {Investigating Glyph Phonetic Information for Chinese Spell Checking: What Works and What's Next},
author = {Xiaotian Zhang and Yanjun Zheng and Hang Yan and Xipeng Qiu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.04068},
year = {2023}
}