論文の概要: Personalizing Grammatical Error Correction: Adaptation to Proficiency Level and L1

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02964v1
• Date: Thu, 4 Jun 2020 15:47:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-25 10:01:38.802104
• Title: Personalizing Grammatical Error Correction: Adaptation to Proficiency Level and L1
• Title（参考訳）: 文法的誤り訂正のパーソナライズ:習熟度とL1への適応
• Authors: Maria Nadejde and Joel Tetreault
• Abstract要約: 文法誤り訂正(GEC)システムは、様々なソフトウェアアプリケーションで広く使われている。 本稿では,汎用型ニューラルGECシステムに習熟度と書き手の第一言語の両方を適応させるための最初の結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.01269104766024433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grammar error correction (GEC) systems have become ubiquitous in a variety of software applications, and have started to approach human-level performance for some datasets. However, very little is known about how to efficiently personalize these systems to the user's characteristics, such as their proficiency level and first language, or to emerging domains of text. We present the first results on adapting a general-purpose neural GEC system to both the proficiency level and the first language of a writer, using only a few thousand annotated sentences. Our study is the broadest of its kind, covering five proficiency levels and twelve different languages, and comparing three different adaptation scenarios: adapting to the proficiency level only, to the first language only, or to both aspects simultaneously. We show that tailoring to both scenarios achieves the largest performance improvement (3.6 F0.5) relative to a strong baseline.
• Abstract（参考訳）: 文法エラー訂正(GEC)システムは、様々なソフトウェアアプリケーションで広く普及し、いくつかのデータセットに対して人間レベルのパフォーマンスにアプローチし始めた。 しかし、これらのシステムを、習熟度や第一言語、新しいテキスト領域など、ユーザの特性に効率よくパーソナライズする方法については、ほとんど分かっていない。 本稿では,数千文の注釈文を用いて,汎用神経gecシステムを文の習熟度レベルと第1言語の両方に適応させる最初の結果を示す。 本研究は,5つの習熟レベルと12の異なる言語を網羅し,習熟レベルのみへの適応,第一言語のみへの適応,両言語同時適応という3つの異なる適応シナリオを比較した。 両シナリオの調整により,強いベースラインに対して最大の性能向上(3.6F0.5)が得られることを示す。

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