Fugu-MT 論文翻訳(概要): Context-aware Stand-alone Neural Spelling Correction

論文の概要: Context-aware Stand-alone Neural Spelling Correction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06642v1
Date: Thu, 12 Nov 2020 20:34:49 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-26 07:07:40.515253
Title: Context-aware Stand-alone Neural Spelling Correction
Title（参考訳）: 文脈認識型スタンドアロンニューラルスペル補正
Authors: Xiangci Li, Hairong Liu, Liang Huang
Abstract要約: 本稿では,事前学習した言語モデルを微調整することにより,ミススペルをシーケンスラベリングタスクとして共同で検出し,修正する,シンプルで強力なソリューションを提案する。我々の解は、これまでの最先端の結果を12.8%の絶対F0.5スコアで上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.643354740136953
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Existing natural language processing systems are vulnerable to noisy inputs resulting from misspellings. On the contrary, humans can easily infer the corresponding correct words from their misspellings and surrounding context. Inspired by this, we address the stand-alone spelling correction problem, which only corrects the spelling of each token without additional token insertion or deletion, by utilizing both spelling information and global context representations. We present a simple yet powerful solution that jointly detects and corrects misspellings as a sequence labeling task by fine-turning a pre-trained language model. Our solution outperforms the previous state-of-the-art result by 12.8% absolute F0.5 score.
Abstract（参考訳）: 既存の自然言語処理システムは、ミススペルによるノイズの多い入力に対して脆弱である。反対に、人間はミススペルや周囲の文脈から、対応する正しい単語を容易に推測することができる。そこで本稿では,トークンの挿入や削除を必要とせず,各トークンの綴りを訂正し,綴り情報と大域的文脈表現を併用する,単独の綴り補正問題に着想を得た。本稿では,事前学習した言語モデルを微調整することにより,ミススペルをシーケンスラベリングタスクとして検出・修正する,単純かつ強力な解を提案する。我々の解は、これまでの最先端の結果を12.8%の絶対F0.5スコアで上回る。

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