論文の概要: DPCSpell: A Transformer-based Detector-Purificator-Corrector Framework
for Spelling Error Correction of Bangla and Resource Scarce Indic Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03730v1
- Date: Mon, 7 Nov 2022 17:59:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 17:02:38.426791
- Title: DPCSpell: A Transformer-based Detector-Purificator-Corrector Framework
for Spelling Error Correction of Bangla and Resource Scarce Indic Languages
- Title（参考訳）: DPCSpell: Bangla と Resource Scarce Indic Language の誤り訂正をスペルするトランスフォーマーベースのインタプリケータ・コレクタフレームワーク
- Authors: Mehedi Hasan Bijoy, Nahid Hossain, Salekul Islam, Swakkhar Shatabda
- Abstract要約: スペル訂正(スペルりょう、英: Spelling error correction)は、テキスト中のミスペル語を識別し、修正するタスクである。
バングラ語と資源不足のIndic言語におけるスペルエラー訂正の取り組みは、ルールベース、統計、機械学習ベースの手法に重点を置いていた。
本稿では, 従来の問題に対処し, 変圧器をデノナイズする新しい検出器・ピューリフィエータ・コレクタフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7205106391379026
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spelling error correction is the task of identifying and rectifying
misspelled words in texts. It is a potential and active research topic in
Natural Language Processing because of numerous applications in human language
understanding. The phonetically or visually similar yet semantically distinct
characters make it an arduous task in any language. Earlier efforts on spelling
error correction in Bangla and resource-scarce Indic languages focused on
rule-based, statistical, and machine learning-based methods which we found
rather inefficient. In particular, machine learning-based approaches, which
exhibit superior performance to rule-based and statistical methods, are
ineffective as they correct each character regardless of its appropriateness.
In this work, we propose a novel detector-purificator-corrector framework based
on denoising transformers by addressing previous issues. Moreover, we present a
method for large-scale corpus creation from scratch which in turn resolves the
resource limitation problem of any left-to-right scripted language. The
empirical outcomes demonstrate the effectiveness of our approach that
outperforms previous state-of-the-art methods by a significant margin for
Bangla spelling error correction. The models and corpus are publicly available
at https://tinyurl.com/DPCSpell.
- Abstract（参考訳）: 誤字訂正は、テキスト中の誤字を識別し、修正するタスクである。
自然言語処理において、人間の言語理解に多くの応用があるため、潜在的かつ活発な研究テーマである。
音声的または視覚的に類似しているが意味的に異なる文字は、あらゆる言語において困難なタスクである。
バングラ語とリソーススカルス言語におけるスペル誤り訂正の取り組みは、ルールベース、統計的、機械学習ベースの方法に焦点が当てられていた。
特に、ルールベースや統計的手法に優れた性能を示す機械学習ベースのアプローチは、その適切性に関係なく各文字を補正するので効果がない。
本研究では, 従来の問題に対処し, 変圧器のデノゲーションに基づく新しい検出器・ピューリフィエータ・コレクタフレームワークを提案する。
さらに,スクラッチから大規模なコーパス作成を行う手法を提案する。
実験結果から,バングラの綴り誤り訂正の有意なマージンは,従来の最先端手法を上回った手法の有効性を示す。
モデルとコーパスはhttps://tinyurl.com/DPCSpell.comで公開されている。
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