深度学习模型用于语法错误处理的最新趋势
计算与语言
2020-09-08 v1 人工智能
摘要
语法错误处理（Grammar Error Handling, GEH）是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的一个重要课题。GEH 包括语法错误检测与语法错误纠正。计算系统的最新进展促进了深度学习（Deep Learning, DL）模型在诸如 GEH 等 NLP 问题中的应用。在本综述中，我们聚焦于 GEH 的两类主要 DL 方法：神经机器翻译模型与编辑模型。我们描述了这些模型流程的三个主要阶段：数据准备、训练与推理。此外，我们讨论了在流程各阶段提升这些模型性能的不同技术。我们比较了不同模型的性能，并以提出的未来方向作结。
引用
@article{arxiv.2009.02358,
title = {Recent Trends in the Use of Deep Learning Models for Grammar Error Handling},
author = {Mina Naghshnejad and Tarun Joshi and Vijayan N. Nair},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02358},
year = {2020}
}