論文の概要: A Syntax-Guided Grammatical Error Correction Model with Dependency Tree Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03294v1
• Date: Fri, 5 Nov 2021 07:07:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-08 15:10:44.069721
• Title: A Syntax-Guided Grammatical Error Correction Model with Dependency Tree Correction
• Title（参考訳）: 依存木補正を用いた構文誘導文法的誤り補正モデル
• Authors: Zhaohong Wan and Xiaojun Wan
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 83.14159143179269
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Grammatical Error Correction (GEC) is a task of detecting and correcting grammatical errors in sentences. Recently, neural machine translation systems have become popular approaches for this task. However, these methods lack the use of syntactic knowledge which plays an important role in the correction of grammatical errors. In this work, we propose a syntax-guided GEC model (SG-GEC) which adopts the graph attention mechanism to utilize the syntactic knowledge of dependency trees. Considering the dependency trees of the grammatically incorrect source sentences might provide incorrect syntactic knowledge, we propose a dependency tree correction task to deal with it. Combining with data augmentation method, our model achieves strong performances without using any large pre-trained models. We evaluate our model on public benchmarks of GEC task and it achieves competitive results.
• Abstract（参考訳）: 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修正する作業である。 近年,この課題に対するニューラルネットワーク翻訳システムが普及している。 しかし,これらの手法は文法的誤りの訂正に重要な役割を果たす構文知識を欠いている。 本研究では,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。 文法的不正確な原文の係り受け木が不正確な構文知識をもたらす可能性があることを考慮し,それに対処する係り受け木補正タスクを提案する。 データ拡張手法と組み合わせることで,大規模な事前学習モデルを用いることなく,強力な性能を実現する。 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。

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