依据句子内容评判以生成语法错误
计算与语言
2022-08-23 v1
摘要
数据稀疏是语法错误纠正（GEC）中的公认问题。生成合成训练数据是该问题被广泛提出的解决方案，并使模型在近年来取得最先进（SOTA）性能。然而，这些方法常生成不真实的错误，或旨在生成仅含一个错误的句子。我们提出一种基于学习的两阶段 GEC 合成数据生成方法，放宽了句子仅含一个错误的约束。错误依据句子优劣生成。我们表明，在我们的合成生成语料上训练的 GEC 模型优于在已有工作的合成数据上训练的模型。
引用
@article{arxiv.2208.09693,
title = {Judge a Sentence by Its Content to Generate Grammatical Errors},
author = {Chowdhury Rafeed Rahman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.09693},
year = {2022}
}