論文の概要: CSED: A Chinese Semantic Error Diagnosis Corpus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05183v1
• Date: Tue, 9 May 2023 05:33:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 13:45:51.906590
• Title: CSED: A Chinese Semantic Error Diagnosis Corpus
• Title（参考訳）: csed:中国語意味的誤り診断コーパス
• Authors: Bo Sun, Baoxin Wang, Yixuan Wang, Wanxiang Che, Dayong Wu, Shijin Wang and Ting Liu
• Abstract要約: 関連するデータセットが欠如している中国の意味的誤り診断(CSED)の複雑な問題について検討する。 意味的誤りの研究は、それらが非常に一般的であり、統語的不規則や理解の問題に繋がる可能性があるため重要である。 本稿では,CSEDタスクに適応する構文認識モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.92010408053424
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, much Chinese text error correction work has focused on Chinese Spelling Check (CSC) and Chinese Grammatical Error Diagnosis (CGED). In contrast, little attention has been paid to the complicated problem of Chinese Semantic Error Diagnosis (CSED), which lacks relevant datasets. The study of semantic errors is important because they are very common and may lead to syntactic irregularities or even problems of comprehension. To investigate this, we build the CSED corpus, which includes two datasets. The one is for the CSED-Recognition (CSED-R) task. The other is for the CSED-Correction (CSED-C) task. Our annotation guarantees high-quality data through quality assurance mechanisms. Our experiments show that powerful pre-trained models perform poorly on this corpus. We also find that the CSED task is challenging, as evidenced by the fact that even humans receive a low score. This paper proposes syntax-aware models to specifically adapt to the CSED task. The experimental results show that the introduction of the syntax-aware approach is meaningful.
• Abstract（参考訳）: 近年,漢文誤り訂正作業の多くは,中国語綴りチェック(csc)と中国語文法誤り診断(cged)に焦点を当てている。 対照的に、関連するデータセットが欠如している中国のセマンティックエラー診断(CSED)の複雑な問題にはほとんど注意が払われていない。 意味的誤りの研究は非常に一般的であり、統語的不規則や理解の問題につながる可能性がある。 そこで我々は,2つのデータセットを含むCSEDコーパスを構築した。 1つはCSED-Recognition(CSED-R)タスクである。 もう1つはCSED-C(CSED-C)タスク用である。 我々のアノテーションは品質保証機構を通じて高品質なデータを保証する。 実験の結果,このコーパスでは強力な事前学習モデルの性能が低かった。 CSEDタスクは、人間でさえスコアが低いという事実によって証明されているように、難しい。 本稿では,CSEDタスクに適応する構文認識モデルを提案する。 実験の結果,構文認識アプローチの導入は有意義であることがわかった。

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