論文の概要: System Report for CCL24-Eval Task 7: Multi-Error Modeling and Fluency-Targeted Pre-training for Chinese Essay Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08206v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 06:17:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 18:48:48.797828
• Title: System Report for CCL24-Eval Task 7: Multi-Error Modeling and Fluency-Targeted Pre-training for Chinese Essay Evaluation
• Title（参考訳）: CCL24-Eval Task 7のシステム報告:中国語評価のためのマルチエラーモデリングと周波数目標事前学習
• Authors: Jingshen Zhang, Xiangyu Yang, Xinkai Su, Xinglu Chen, Tianyou Huang, Xinying Qiu,
• Abstract要約: 我々は,中国語学習者4Wコーパス上で,二分分類モデルと訓練された粗粒度モデルを用いて,細粒度エラーの予測を最適化した。 トラック2では、文毎に複数のエラー型を持つ擬似データセットを構築することにより、性能を向上した。 1位となったトラック3では,事前学習のための逆翻訳によって流速評価の擬似データを生成し,NSPベースの戦略を用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8856984887896766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This system report presents our approaches and results for the Chinese Essay Fluency Evaluation (CEFE) task at CCL-2024. For Track 1, we optimized predictions for challenging fine-grained error types using binary classification models and trained coarse-grained models on the Chinese Learner 4W corpus. In Track 2, we enhanced performance by constructing a pseudo-dataset with multiple error types per sentence. For Track 3, where we achieved first place, we generated fluency-rated pseudo-data via back-translation for pre-training and used an NSP-based strategy with Symmetric Cross Entropy loss to capture context and mitigate long dependencies. Our methods effectively address key challenges in Chinese Essay Fluency Evaluation.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,CCL-2024におけるCEFEタスクに対する我々のアプローチと結果について述べる。 トラック1では,中国語Learner 4Wコーパス上で,バイナリ分類モデルと訓練された粗粒度モデルを用いて,微粒度エラーの予測を最適化した。 トラック2では、文毎に複数のエラー型を持つ擬似データセットを構築することにより、性能を向上した。 1位となったトラック3では,事前学習のための逆変換による流速評価擬似データを生成し,Symmetric Cross Entropy損失を用いたNSPベースの戦略を用いて,コンテキストのキャプチャと長期依存性の軽減を行った。 提案手法は,中国におけるEssay Fluency Evaluationの課題に効果的に対処する。

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