論文の概要: C-LLM: Learn to Check Chinese Spelling Errors Character by Character

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16536v2
• Date: Sat, 26 Oct 2024 16:27:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:44.718287
• Title: C-LLM: Learn to Check Chinese Spelling Errors Character by Character
• Title（参考訳）: C-LLM:中国語のスペル文字を文字でチェックする方法
• Authors: Kunting Li, Yong Hu, Liang He, Fandong Meng, Jie Zhou,
• Abstract要約: 本稿では,C-LLMを提案する。C-LLMは,文字による誤り文字のチェックを学習する中国語のスペルチェック手法である。 C-LLMは既存の方法よりも平均10%改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.53865964535705
• License:
• Abstract: Chinese Spell Checking (CSC) aims to detect and correct spelling errors in sentences. Despite Large Language Models (LLMs) exhibit robust capabilities and are widely applied in various tasks, their performance on CSC is often unsatisfactory. We find that LLMs fail to meet the Chinese character-level constraints of the CSC task, namely equal length and phonetic similarity, leading to a performance bottleneck. Further analysis reveal that this issue stems from the granularity of tokenization, as current mixed character-word tokenization struggles to satisfy these character-level constraints. To address this issue, we propose C-LLM, a Large Language Model-based Chinese Spell Checking method that learns to check errors Character by Character. Character-level tokenization enables the model to learn character-level alignment, effectively mitigating issues related to character-level constraints. Furthermore, CSC is simplified to replication-dominated and substitution-supplemented tasks. Experiments on two CSC benchmarks demonstrate that C-LLM achieves an average improvement of 10% over existing methods. Specifically, it shows a 2.1% improvement in general scenarios and a significant 12% improvement in vertical domain scenarios, establishing state-of-the-art performance. The source code can be accessed at https://github.com/ktlKTL/C-LLM.
• Abstract（参考訳）: Chinese Spell Checking (CSC) は、文中のスペルエラーを検出し、修正することを目的としている。 大きな言語モデル(LLM)は堅牢な機能を示し、様々なタスクに広く適用されているが、CSCのパフォーマンスは不満足であることが多い。 LLMはCSCタスクの漢字レベルの制約、すなわち等長と音韻的類似性を満たすことができず、性能のボトルネックとなる。 さらに分析したところ、この問題は、現在の混合文字語トークン化がこれらの文字レベルの制約を満たすのに苦労しているため、トークン化の粒度に起因することが判明した。 そこで我々は,C-LLMを提案する。C-LLMは,文字による誤りのチェックを学習する中国語のスペルチェック手法である。 文字レベルのトークン化により、モデルは文字レベルのアライメントを学習し、文字レベルの制約に関連する問題を効果的に緩和することができる。 さらに、CSCは複製管理および置換補充タスクに単純化されている。 CSCベンチマークの2つの実験は、C-LLMが既存の手法よりも平均10%改善したことを示している。 具体的には、一般的なシナリオが2.1%改善され、垂直領域のシナリオが12%改善され、最先端のパフォーマンスが確立された。 ソースコードはhttps://github.com/ktlKTL/C-LLMでアクセスできる。

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