論文の概要: Grammatical vs Spelling Error Correction: An Investigation into the Responsiveness of Transformer-based Language Models using BART and MarianMT
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16655v1
- Date: Mon, 25 Mar 2024 11:45:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-26 14:58:36.593287
- Title: Grammatical vs Spelling Error Correction: An Investigation into the Responsiveness of Transformer-based Language Models using BART and MarianMT
- Title（参考訳）: 文法的誤り訂正--BARTとMarianMTを用いた変圧器に基づく言語モデルの応答性の検討
- Authors: Rohit Raju, Peeta Basa Pati, SA Gandheesh, Gayatri Sanjana Sannala, Suriya KS,
- Abstract要約: 本研究の目的は,テキスト中の異なる種類のエラーを解析することである。
この研究は、2つの高度なディープニューラルネットワークベースの言語モデル、すなわちBARTとMarianMTを使用して、テキストに存在する異常を修正している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text continues to remain a relevant form of representation for information. Text documents are created either in digital native platforms or through the conversion of other media files such as images and speech. While the digital native text is invariably obtained through physical or virtual keyboards, technologies such as OCR and speech recognition are utilized to transform the images and speech signals into text content. All these variety of mechanisms of text generation also introduce errors into the captured text. This project aims at analyzing different kinds of error that occurs in text documents. The work employs two of the advanced deep neural network-based language models, namely, BART and MarianMT, to rectify the anomalies present in the text. Transfer learning of these models with available dataset is performed to finetune their capacity for error correction. A comparative study is conducted to investigate the effectiveness of these models in handling each of the defined error categories. It is observed that while both models can bring down the erroneous sentences by 20+%, BART can handle spelling errors far better (24.6%) than grammatical errors (8.8%).
- Abstract（参考訳）: テキストは、情報に対する関連した表現形式であり続けている。
テキスト文書は、デジタルネイティブプラットフォームか、画像や音声などの他のメディアファイルの変換によって作成される。
デジタルネイティブテキストは物理または仮想キーボードを介して必ず取得されるが、OCRや音声認識などの技術を用いて画像や音声信号をテキストコンテンツに変換する。
これらの様々なテキスト生成機構は、キャプチャされたテキストにエラーも導入する。
本研究の目的は,テキスト中の異なる種類のエラーを解析することである。
この研究は、2つの高度なディープニューラルネットワークベースの言語モデル、すなわちBARTとMarianMTを使用して、テキストに存在する異常を修正している。
利用可能なデータセットでこれらのモデルの転送学習を行い、誤り訂正のためのキャパシティを微調整する。
決定されたエラーカテゴリのそれぞれを扱う上で,これらのモデルの有効性を検討するために比較研究を行った。
どちらのモデルも誤文を20%以上減少させることができるが、BARTは文法的誤り(8.8%)よりもスペルエラー(24.6%)がはるかに優れている。
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