Fugu-MT 論文翻訳(概要): SERRANT: a syntactic classifier for English Grammatical Error Types

論文の概要: SERRANT: a syntactic classifier for English Grammatical Error Types

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02310v2
Date: Wed, 7 Apr 2021 13:36:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-09 03:24:28.845035
Title: SERRANT: a syntactic classifier for English Grammatical Error Types
Title（参考訳）: SERRANT:英語文法エラー型のための構文分類器
Authors: Leshem Choshen, Matanel Oren, Dmitry Nikolaev, Omri Abend
Abstract要約: SERRANTは、SErClとERRANTを組み合わせた英語文法エラーの自動分類システムである。 ERRANT のアノテーションは、有益なものや SErCl が提供するもの以外は使用します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.39089209073738
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: SERRANT is a system and code for automatic classification of English grammatical errors that combines SErCl and ERRANT. SERRANT uses ERRANT's annotations when they are informative and those provided by SErCl otherwise.
Abstract（参考訳）: SERRANTは、SErClとERRANTを組み合わせた英語文法エラーの自動分類のためのシステムとコードである。 SERRANT は ERRANT のアノテーションを使って情報を提供しており、それ以外は SErCl が提供するアノテーションを使用する。

関連論文リスト

DISCERN: Decoding Systematic Errors in Natural Language for Text Classifiers [18.279429202248632]
本稿では,テキスト分類器における系統的バイアスを言語説明を用いて解釈するフレームワークであるdisCERNを紹介する。 DISCERNは、2つの大きな言語モデル間の対話ループを用いて、体系的エラーの正確な自然言語記述を反復的に生成する。本研究では, クラスタを例に挙げるよりも, 言語説明を通して, 系統的バイアスをより効果的に(25%以上相対的に) 効率的に解釈できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-29T17:04:55Z)
Chinese Spelling Correction as Rephrasing Language Model [63.65217759957206]
文中のスペル誤りを検知し,訂正することを目的とした中国語スペル補正(CSC)について検討する。現在の最先端の手法は、CSCをシーケンスタギングタスクと文対上の細いBERTベースのモデルとみなしている。本稿では,文字から文字へのタグ付けではなく,追加のスロットを埋め込むことで文全体を言い換える言語モデル(ReLM)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-17T06:04:28Z)
A logical word embedding for learning grammar [4.111899441919164]
テキストのコーパスから語彙カテゴリと構文規則の教師なし推論を可能にするために,論理文法エンデビング(LGE)を導入する。 LGEは、その推論を要約した理解可能な出力を生成し、新しい文を生成するための完全に透明なプロセスを持ち、数百の文から学習することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-28T01:53:54Z)
Multilingual Extraction and Categorization of Lexical Collocations with Graph-aware Transformers [86.64972552583941]
我々は,グラフ対応トランスフォーマアーキテクチャにより拡張されたBERTに基づくシーケンスタグ付けモデルを提案し,コンテキストにおけるコロケーション認識の課題について評価した。以上の結果から, モデルアーキテクチャにおける構文的依存関係を明示的に符号化することは有用であり, 英語, スペイン語, フランス語におけるコロケーションのタイプ化の差異について考察する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-23T16:47:37Z)
A Syntax-Guided Grammatical Error Correction Model with Dependency Tree Correction [83.14159143179269]
文法的誤り訂正(英: Grammatical Error Correction, GEC)は、文中の文法的誤りを検出し、訂正するタスクである。本稿では,依存木の構文知識を利用するためのグラフアテンション機構を採用した構文誘導型GECモデル(SG-GEC)を提案する。我々は、GECタスクの公開ベンチマークでモデルを評価し、競争結果を得る。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-05T07:07:48Z)
Manually Annotated Spelling Error Corpus for Amharic [0.04915744683251149]
本稿では,エチオピアのAmharic, lingua Franceaに対して手書きの綴り誤りコーパスを提案する。コーパスはスペルエラーの検出と修正の評価に使用されるように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-25T09:27:42Z)
Counterfactual Interventions Reveal the Causal Effect of Relative Clause Representations on Agreement Prediction [61.4913233397155]
BERTが言語戦略を用いて合意予測中にRCスパンに関する情報を使用することを示す。また,特定のRCサブタイプに対して生成された反事実表現が,他のRCサブタイプを含む文の数値予測に影響を及ぼし,RC境界に関する情報がBERTの表現に抽象的に符号化されたことを示唆した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-14T17:11:55Z)
Classifying Syntactic Errors in Learner Language [32.93997096837712]
本稿では,文の形態的構造が変化した誤りを学習者の言語で分類する手法を提案する。この手法は確立されたUniversal Dependencies構文表現スキームに基づいて構築され、他のエラー分類システムに補完情報を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-21T14:28:22Z)
On the Robustness of Language Encoders against Grammatical Errors [66.05648604987479]
我々は、非ネイティブ話者から実際の文法的誤りを収集し、これらの誤りをクリーンテキストデータ上でシミュレートするために敵攻撃を行う。結果,全ての試験モデルの性能は影響するが,影響の程度は異なることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-12T11:01:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。