論文の概要: A Comprehensive Survey of Grammar Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06600v1
• Date: Sat, 2 May 2020 04:46:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 11:59:02.959450
• Title: A Comprehensive Survey of Grammar Error Correction
• Title（参考訳）: 文法誤り訂正に関する総合的調査
• Authors: Yu Wang, Yuelin Wang, Jie Liu, Zhuo Liu
• Abstract要約: 文法誤り訂正(GEC)は自然言語処理技術の重要な応用分野である。 過去10年間、機械学習とディープラーニングの普及のために、ECCで大きな進歩を遂げてきた。 本研究は,本分野の文献を総合的に考察するための第1回調査である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.251356177014756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grammar error correction (GEC) is an important application aspect of natural language processing techniques. The past decade has witnessed significant progress achieved in GEC for the sake of increasing popularity of machine learning and deep learning, especially in late 2010s when near human-level GEC systems are available. However, there is no prior work focusing on the whole recapitulation of the progress. We present the first survey in GEC for a comprehensive retrospect of the literature in this area. We first give the introduction of five public datasets, data annotation schema, two important shared tasks and four standard evaluation metrics. More importantly, we discuss four kinds of basic approaches, including statistical machine translation based approach, neural machine translation based approach, classification based approach and language model based approach, six commonly applied performance boosting techniques for GEC systems and two data augmentation methods. Since GEC is typically viewed as a sister task of machine translation, many GEC systems are based on neural machine translation (NMT) approaches, where the neural sequence-to-sequence model is applied. Similarly, some performance boosting techniques are adapted from machine translation and are successfully combined with GEC systems for enhancement on the final performance. Furthermore, we conduct an analysis in level of basic approaches, performance boosting techniques and integrated GEC systems based on their experiment results respectively for more clear patterns and conclusions. Finally, we discuss five prospective directions for future GEC researches.
• Abstract（参考訳）: 文法誤り訂正(GEC)は自然言語処理技術の重要な応用分野である。 過去10年間、機械学習とディープラーニングの人気が高まり、特に2010年代後半に人間レベルのECCシステムが利用可能になったことで、GECにおいて大きな進歩が見られた。 しかし、進捗の回復全体に焦点を当てた事前作業は行われていない。 本研究は,本分野の文献を総合的に考察するための第1回調査である。 まず5つの公開データセット、データアノテーションスキーマ、2つの重要な共有タスク、4つの標準評価指標を紹介します。 さらに,統計機械翻訳に基づくアプローチ,ニューラルマシン翻訳に基づくアプローチ,分類に基づくアプローチ,言語モデルに基づくアプローチ,GECシステムにおける6つの一般的なパフォーマンス向上手法,および2つのデータ拡張手法など,4種類の基本的アプローチについて議論する。 GECは通常、機械翻訳の姉妹タスクと見なされるため、多くのGECシステムはニューラル・マシン・トランスフォーメーション(NMT)アプローチに基づいており、ニューラル・シーケンス・ツー・シーケンス・モデルが適用される。 同様に、いくつかの性能向上技術は機械翻訳から適用され、最終性能の向上のためにGECシステムとうまく組み合わせられる。 さらに, 実験結果に基づいて, 基本手法, 性能向上技術, 統合型GECシステムの解析を行い, より明確なパターンと結論を得た。 最後に,今後のGEC研究の5つの方向性について論じる。

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