Fugu-MT 論文翻訳(概要): Error syntax aware augmentation of feedback comment generation dataset

論文の概要: Error syntax aware augmentation of feedback comment generation dataset

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14293v1
Date: Thu, 29 Dec 2022 12:57:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-02 16:21:57.095871
Title: Error syntax aware augmentation of feedback comment generation dataset
Title（参考訳）: フィードバックコメント生成データセットのエラー構文認識による拡張
Authors: Nikolay Babakov, Maria Lysyuk, Alexander Shvets, Lilya Kazakova, Alexander Panchenko
Abstract要約: 本稿では、2022年のGenChalの共有タスクに対して、フィードバックによるコメント生成を学習に用いたソリューションを提案する。このタスクは、エラーのあるテキストとエラーのスパンを与えられた場合、システムは、書き手(言語学習者)が書き方を改善するのに役立つ説明メモを生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 116.73173348201341
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper presents a solution to the GenChal 2022 shared task dedicated to feedback comment generation for writing learning. In terms of this task given a text with an error and a span of the error, a system generates an explanatory note that helps the writer (language learner) to improve their writing skills. Our solution is based on fine-tuning the T5 model on the initial dataset augmented according to syntactical dependencies of the words located within indicated error span. The solution of our team "nigula" obtained second place according to manual evaluation by the organizers.
Abstract（参考訳）: 本稿では,文章作成のためのフィードバックコメント生成に特化したgenchal 2022共有タスクの解法を提案する。エラーのあるテキストとエラーのスパンを与えられたこのタスクの観点で、システムは、書き手(言語学習者)が書くスキルを向上させるのに役立つ説明メモを生成する。提案手法は,提案したエラースパン内に位置する単語の構文的依存関係に基づいて,初期データセットのT5モデルを微調整する。のソリューションは、主催者の手作業による評価で第2位を獲得しました。

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