論文の概要: From Spelling to Grammar: A New Framework for Chinese Grammatical Error Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01625v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 07:30:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 12:14:01.453971
• Title: From Spelling to Grammar: A New Framework for Chinese Grammatical Error Correction
• Title（参考訳）: スペルから文法へ:中国語文法の誤り訂正のための新しい枠組み
• Authors: Xiuyu Wu and Yunfang Wu
• Abstract要約: 中国語の文法的誤り訂正(CGEC)は、誤ったシーケンスから正しい文を生成することを目的としている。 本稿では,CGECタスクをスペル誤り訂正と文法的誤り訂正という2つのステップに分割する。 本稿では,スペル誤り訂正のためのゼロショット手法を提案する。 文法的誤り訂正に対処するため、ニューラルネットワークモデルを強化するために、部分音声特徴と意味クラス特徴を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.170714706174314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Chinese Grammatical Error Correction (CGEC) aims to generate a correct sentence from an erroneous sequence, where different kinds of errors are mixed. This paper divides the CGEC task into two steps, namely spelling error correction and grammatical error correction. Specifically, we propose a novel zero-shot approach for spelling error correction, which is simple but effective, obtaining a high precision to avoid error accumulation of the pipeline structure. To handle grammatical error correction, we design part-of-speech (POS) features and semantic class features to enhance the neural network model, and propose an auxiliary task to predict the POS sequence of the target sentence. Our proposed framework achieves a 42.11 F0.5 score on CGEC dataset without using any synthetic data or data augmentation methods, which outperforms the previous state-of-the-art by a wide margin of 1.30 points. Moreover, our model produces meaningful POS representations that capture different POS words and convey reasonable POS transition rules.
• Abstract（参考訳）: 中国語の文法的誤り訂正(CGEC)は,異なる種類の誤りが混在する誤り列から正しい文を生成することを目的としている。 本稿では,CGECタスクをスペル誤り訂正と文法誤り訂正という2つのステップに分割する。 具体的には,パイプライン構造における誤差の蓄積を避けるため,精度の高い精度を得るため,単純だが効果的であるスペル誤り訂正のための新しいゼロショット法を提案する。 文法的誤り訂正に対処するため,ニューラルネットワークモデルを強化するために部分音声(POS)特徴と意味クラス特徴を設計し,対象文のPOSシーケンスを予測する補助タスクを提案する。 提案手法は,合成データやデータ拡張手法を使わずにCGECデータセット上で42.11 F0.5のスコアを得る。 さらに,本モデルでは,異なるPOS単語をキャプチャし,適切なPOS遷移規則を伝達する有意義なPOS表現を生成する。

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