剑桥大学工程系用于 BEA-2019 的语法错误纠正系统
计算与语言
2019-07-02 v1
摘要
我们描述了剑桥大学工程系提交给 BEA 2019 语法错误纠正共享任务的两个参赛系统。我们提交给低资源赛道的工作基于先前关于将有限状态转导器与强神经语言模型结合使用的研究。我们用于受限赛道的系统是一个纯神经系统中，由神经语言模型和用反向翻译以及检查点平均与微调组合训练的神经机器翻译模型组成——未借助任何额外工具如拼写检查器的帮助。后一系统已在与剑桥大学计算机实验室合作的独立系统组合参赛中被使用。
引用
@article{arxiv.1907.00168,
title = {The CUED's Grammatical Error Correction Systems for BEA-2019},
author = {Felix Stahlberg and Bill Byrne},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00168},
year = {2019}
}
备注
BEA-2019 (ACL2019 workshop) shared task system description