論文の概要: EdaCSC: Two Easy Data Augmentation Methods for Chinese Spelling Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05105v1
• Date: Sun, 8 Sep 2024 14:29:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 19:20:20.215288
• Title: EdaCSC: Two Easy Data Augmentation Methods for Chinese Spelling Correction
• Title（参考訳）: EdaCSC:中国語スペル訂正のための2つの簡易データ拡張手法
• Authors: Lei Sheng, Shuai-Shuai Xu,
• Abstract要約: Chinese Spelling Correction (CSC) は、音韻的・視覚的類似性に起因する中国語文の綴り誤りを検出し、訂正することを目的としている。 これらの制約に対処する2つのデータ拡張手法を提案する。 まず,長文を短い文に分割するか,複数文字の文の型を減らしてデータセットを増強する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chinese Spelling Correction (CSC) aims to detect and correct spelling errors in Chinese sentences caused by phonetic or visual similarities. While current CSC models integrate pinyin or glyph features and have shown significant progress,they still face challenges when dealing with sentences containing multiple typos and are susceptible to overcorrection in real-world scenarios. In contrast to existing model-centric approaches, we propose two data augmentation methods to address these limitations. Firstly, we augment the dataset by either splitting long sentences into shorter ones or reducing typos in sentences with multiple typos. Subsequently, we employ different training processes to select the optimal model. Experimental evaluations on the SIGHAN benchmarks demonstrate the superiority of our approach over most existing models, achieving state-of-the-art performance on the SIGHAN15 test set.
• Abstract（参考訳）: Chinese Spelling Correction (CSC) は、音韻的・視覚的類似性に起因する中国語文の綴り誤りを検出し、訂正することを目的としている。 現在のCSCモデルはピニインやグリフの機能を統合しており、大きな進歩を見せているものの、複数の型を含む文を扱う際には依然として課題に直面しており、現実のシナリオでは過度に訂正される可能性がある。 既存のモデル中心のアプローチとは対照的に,これらの制約に対処する2つのデータ拡張手法を提案する。 まず,長文を短い文に分割するか,複数文字の文の型を減らしてデータセットを増強する。 その後、最適なモデルを選択するために異なるトレーニングプロセスを採用する。 SIGHANベンチマークを用いた実験により,SIGHAN15テストセットの最先端性能を達成し,既存モデルよりもアプローチの優位性を実証した。

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