論文の概要: Towards Real-World Writing Assistance: A Chinese Character Checking Benchmark with Faked and Misspelled Characters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11268v1
• Date: Sun, 19 Nov 2023 08:41:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 21:24:26.249227
• Title: Towards Real-World Writing Assistance: A Chinese Character Checking Benchmark with Faked and Misspelled Characters
• Title（参考訳）: 実世界の筆記支援に向けて:偽字と誤字による漢字チェックベンチマーク
• Authors: Yinghui Li, Zishan Xu, Shaoshen Chen, Haojing Huang, Yangning Li, Yong Jiang, Zhongli Li, Qingyu Zhou, Hai-Tao Zheng, Ying Shen
• Abstract要約: 偽字と誤字のデータセットである Visual-C$3$ を提示する。 Visual-C$3$は、中国の文字チェックシナリオのための、世界初の実世界のビジュアルで最大の人為的なデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.28585862295866
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Writing assistance is an application closely related to human life and is also a fundamental Natural Language Processing (NLP) research field. Its aim is to improve the correctness and quality of input texts, with character checking being crucial in detecting and correcting wrong characters. From the perspective of the real world where handwriting occupies the vast majority, characters that humans get wrong include faked characters (i.e., untrue characters created due to writing errors) and misspelled characters (i.e., true characters used incorrectly due to spelling errors). However, existing datasets and related studies only focus on misspelled characters mainly caused by phonological or visual confusion, thereby ignoring faked characters which are more common and difficult. To break through this dilemma, we present Visual-C$^3$, a human-annotated Visual Chinese Character Checking dataset with faked and misspelled Chinese characters. To the best of our knowledge, Visual-C$^3$ is the first real-world visual and the largest human-crafted dataset for the Chinese character checking scenario. Additionally, we also propose and evaluate novel baseline methods on Visual-C$^3$. Extensive empirical results and analyses show that Visual-C$^3$ is high-quality yet challenging. The Visual-C$^3$ dataset and the baseline methods will be publicly available to facilitate further research in the community.
• Abstract（参考訳）: 筆記支援は人間の生活に密接に関連する応用であり、また、基礎的な自然言語処理(NLP)研究分野でもある。 その目的は入力テキストの正しさと品質を改善することであり、誤字の検出と修正には文字チェックが不可欠である。 手書き文字が大多数を占める現実の世界から見ると、人間が間違える文字には、偽文字(すなわち、文字の誤りによって作られた不正確な文字)と誤字文字(すなわち、スペルミスによって誤用された真の文字)が含まれる。 しかし、既存のデータセットや関連研究は、主に音韻的・視覚的混乱に起因する誤字のみに焦点を当てており、より一般的で難しい偽字を無視している。 このジレンマを突破するために、偽字と誤字が混ざった人間の注釈付き視覚中国語文字チェックデータセットVisual-C$^3$を提示する。 私たちの知る限りでは、visual-c$^3$は、漢字チェックシナリオにおける、最初の現実世界のビジュアルであり、最大の人造データセットです。 また,Visual-C$^3$の新たなベースライン手法を提案し,評価する。 広範な実験結果と分析の結果、visual-c$^3$は高品質だが困難であることがわかった。 Visual-C$^3$データセットとベースラインメソッドは、コミュニティにおけるさらなる研究を促進するために公開されます。

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