論文の概要: Are Pre-trained Language Models Useful for Model Ensemble in Chinese Grammatical Error Correction?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15183v1
• Date: Wed, 24 May 2023 14:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-25 15:18:30.828806
• Title: Are Pre-trained Language Models Useful for Model Ensemble in Chinese Grammatical Error Correction?
• Title（参考訳）: 中国語文法誤り訂正における事前学習言語モデルはモデルアンサンブルに有用か?
• Authors: Chenming Tang, Xiuyu Wu and Yunfang Wu
• Abstract要約: 4つの洗練された単一モデルを持つ強力なPLMに基づくアンサンブル戦略を探索する。 性能は向上しないが、PLMベースのアンサンブル後にさらに悪化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.302225525539003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model ensemble has been in widespread use for Grammatical Error Correction (GEC), boosting model performance. We hypothesize that model ensemble based on the perplexity (PPL) computed by pre-trained language models (PLMs) should benefit the GEC system. To this end, we explore several ensemble strategies based on strong PLMs with four sophisticated single models. However, the performance does not improve but even gets worse after the PLM-based ensemble. This surprising result sets us doing a detailed analysis on the data and coming up with some insights on GEC. The human references of correct sentences is far from sufficient in the test data, and the gap between a correct sentence and an idiomatic one is worth our attention. Moreover, the PLM-based ensemble strategies provide an effective way to extend and improve GEC benchmark data. Our source code is available at https://github.com/JamyDon/PLM-based-CGEC-Model-Ensemble.
• Abstract（参考訳）: モデルアンサンブルは文法的誤り訂正(GEC)に広く使われており、モデル性能が向上している。 我々は、事前学習言語モデル(PLM)によって計算されるパープレキシティ(PPL)に基づくモデルアンサンブルが、ECシステムに利益をもたらすと仮定する。 この目的のために、4つの洗練された単一モデルを持つ強力なPLMに基づく複数のアンサンブル戦略を探索する。 しかし、PLMベースのアンサンブル後にパフォーマンスは向上しないが、さらに悪化する。 この驚くべき結果によって、データに関する詳細な分析と、gecに関する洞察が得られました。 正しい文の人間の参照は、テストデータでは十分ではなく、正しい文と慣用句とのギャップは我々の注意に値する。 さらに、PLMベースのアンサンブル戦略は、GCCベンチマークデータを拡張および改善する効果的な方法を提供する。 ソースコードはhttps://github.com/JamyDon/PLMベース-CGEC-Model-Ensembleで公開されています。

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