論文の概要: Improving the Efficiency of Grammatical Error Correction with Erroneous Span Detection and Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03260v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 08:29:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 23:11:30.566416
• Title: Improving the Efficiency of Grammatical Error Correction with Erroneous Span Detection and Correction
• Title（参考訳）: 誤スパン検出と補正による文法的誤り訂正の効率向上
• Authors: Mengyun Chen, Tao Ge, Xingxing Zhang, Furu Wei, Ming Zhou
• Abstract要約: ESD(Eroneous Span Detection)とESC(Eroneous Span Correction)の2つのサブタスクに分割することで、文法的誤り訂正(GEC)の効率を改善するための言語に依存しない新しいアプローチを提案する。 ESDは、効率的なシーケンスタグ付けモデルを用いて文法的に誤りテキストスパンを識別する。ESCは、Seq2seqモデルを利用して、注釈付き誤字スパンの文を入力として取り、これらのスパンの修正テキストのみを出力する。 実験の結果,提案手法は英語と中国語のGECベンチマークにおいて従来のセク2seq手法と同等に動作し,推論に要するコストは50%以下であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.63733511672721
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel language-independent approach to improve the efficiency for Grammatical Error Correction (GEC) by dividing the task into two subtasks: Erroneous Span Detection (ESD) and Erroneous Span Correction (ESC). ESD identifies grammatically incorrect text spans with an efficient sequence tagging model. Then, ESC leverages a seq2seq model to take the sentence with annotated erroneous spans as input and only outputs the corrected text for these spans. Experiments show our approach performs comparably to conventional seq2seq approaches in both English and Chinese GEC benchmarks with less than 50% time cost for inference.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 文法的誤り訂正(GEC)の効率性を改善するために, タスクを2つのサブタスクに分割し, 誤り検出(ESD)と誤訂正(ESC)の2つに分割する手法を提案する。 ESDは、効率の良いシーケンスタグ付けモデルで文法的に誤りなテキストを識別する。 次に、ESCはSeq2seqモデルを利用して、注釈付き誤字の文を入力として取り、修正されたテキストのみを出力する。 実験により,提案手法は従来のseq2seq法と英語と中国語のgecベンチマークで比較可能であり,推論に50%以下の時間コストがかかることを示した。

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