学习组合语法错误纠正系统
计算与语言
2019-06-11 v1 人工智能
机器学习
摘要
语法错误纠正(Grammatical Error Correction, GEC)领域已产生多种系统以处理特定现象或通用文本编辑。我们提出一种自动组合黑盒系统的方法。我们的方法自动检测各系统或若干系统组合在每个错误类型上的强度,在直接优化 值的同时提升精确率与召回率。我们在所有测试配置下均显示出相对于最佳独立系统的一致改进。该方案也优于具有随机初始化的不同 RNN 模型的平均集成。此外,我们分析了 BERT 在 GEC 中的使用——报告了在这方面有前景的结果。我们还呈现了为此任务创建的拼写检查器,其在拼写检查任务上优于所测试的标准拼写检查器。本文描述了提交至 Building Educational Applications 2019 共享任务:语法错误纠正的系统。使用我们的方法组合 BEA 2019 共享任务顶尖系统的输出,目前在 BEA 2019 共享任务的开放阶段持有最高报告分数,将 F0.5 较报告的最佳结果提升 3.7 分。
引用
@article{arxiv.1906.03897,
title = {Learning to combine Grammatical Error Corrections},
author = {Yoav Kantor and Yoav Katz and Leshem Choshen and Edo Cohen-Karlik and Naftali Liberman and Assaf Toledo and Amir Menczel and Noam Slonim},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.03897},
year = {2019}
}
备注
BEA 2019