論文の概要: Combining GCN and Transformer for Chinese Grammatical Error Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09085v1
• Date: Wed, 19 May 2021 12:17:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-20 13:51:33.514148
• Title: Combining GCN and Transformer for Chinese Grammatical Error Detection
• Title（参考訳）: 中国語文法誤り検出のためのGCNと変換器の組み合わせ
• Authors: Jinhong Zhang
• Abstract要約: NLPTEA-2020 Task: Chinese Grammatical Error Diagnosis (CGED) における本システムについて紹介する。 CGEDは、欠失語(M)、冗長語(R)、不適切な語選択(S)、不規則語(W)の4種類の文法的誤りを診断することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces our system at NLPTEA-2020 Task: Chinese Grammatical Error Diagnosis (CGED). CGED aims to diagnose four types of grammatical errors which are missing words (M), redundant words (R), bad word selection (S) and disordered words (W). The automatic CGED system contains two parts including error detection and error correction and our system is designed to solve the error detection problem. Our system is built on three models: 1) a BERT-based model leveraging syntactic information; 2) a BERT-based model leveraging contextual embeddings; 3) a lexicon-based graph neural network. We also design an ensemble mechanism to improve the performance of the single model. Finally, our system obtains the highest F1 scores at detection level and identification level among all teams participating in the CGED 2020 task.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,NLPTEA-2020 Task: Chinese Grammatical Error Diagnosis (CGED)で紹介する。 CGEDは,失語(M),冗長語(R),悪語選択(S),不規則語(W)の4種類の文法的誤りを診断することを目的としている。 自動ccdシステムは,誤り検出と誤り訂正の2つの部分を含み,誤り検出問題を解決するために設計されている。 本システムは,1)構文情報を利用したBERTモデル,2)コンテキスト埋め込みを利用したBERTモデル,3)辞書ベースのグラフニューラルネットワークの3つのモデルに基づいて構築されている。 また,単一モデルの性能向上のためのアンサンブル機構も設計した。 最後に, CGED 2020タスクに参加する全チームの中で, 検出レベルと識別レベルが最も高いF1スコアを得た。

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