論文の概要: Automatic Error Type Annotation for Arabic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08068v1
- Date: Thu, 16 Sep 2021 15:50:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-17 16:23:01.847973
- Title: Automatic Error Type Annotation for Arabic
- Title（参考訳）: アラビア語の自動誤り型アノテーション
- Authors: Riadh Belkebir and Nizar Habash
- Abstract要約: 現代標準アラビア語のための自動エラー型アノテーションシステムであるARETAを提案する。
我々は誤り分類をアラビア学習者コーパス(ALC)のError Tagsetにいくつかの修正を加えている。
ARETAは、ALCのマニュアルアノテートされたブラインドテスト部分において85.8%(マイクロ平均F1スコア)のパフォーマンスを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.51341894424478
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present ARETA, an automatic error type annotation system for Modern
Standard Arabic. We design ARETA to address Arabic's morphological richness and
orthographic ambiguity. We base our error taxonomy on the Arabic Learner Corpus
(ALC) Error Tagset with some modifications. ARETA achieves a performance of
85.8% (micro average F1 score) on a manually annotated blind test portion of
ALC. We also demonstrate ARETA's usability by applying it to a number of
submissions from the QALB 2014 shared task for Arabic grammatical error
correction. The resulting analyses give helpful insights on the strengths and
weaknesses of different submissions, which is more useful than the opaque M2
scoring metrics used in the shared task. ARETA employs a large Arabic
morphological analyzer, but is completely unsupervised otherwise. We make ARETA
publicly available.
- Abstract（参考訳）: 現代標準アラビア語のための自動エラー型アノテーションシステムであるARETAを提案する。
我々はアラビア語の形態的豊かさと正書法的曖昧さに対処するためにARETAを設計する。
我々は誤り分類をアラビア学習者コーパス(ALC)のError Tagsetにいくつかの修正を加えた。
ARETAは、ALCのマニュアルアノテートされたブラインドテスト部分において85.8%(マイクロ平均F1スコア)のパフォーマンスを達成する。
また, アラビア語の文法的誤り訂正のためのQALB 2014共有タスクから, 多数の提案にARETAを応用し, ユーザビリティを実証した。
その結果得られた分析は、異なる投稿の長所と短所についての有益な洞察を与え、共有タスクで使用される不透明なm2スコア指標よりも有用である。
ARETAは大きなアラビア形態分析器を使用しているが、完全に監督されていない。
ARETAを公開しています。
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