論文の概要: Chinese Grammatical Error Correction: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00977v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 17:14:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:22:46.886692
• Title: Chinese Grammatical Error Correction: A Survey
• Title（参考訳）: 中国の文法的誤り訂正:調査
• Authors: Mengyang Qiu, Qingyu Gao, Linxuan Yang, Yang Gu, Tran Minh Nguyen, Zihao Huang, Jungyeul Park,
• Abstract要約: 中国語の文法的誤り訂正(CGEC)は自然言語処理において重要な課題である。 CGECは、第二言語 (L2) とネイティブ (L1) の両方における自動筆記支援の需要の増加に対処している。 本調査は、データセット、アノテーションスキーム、評価手法、システム進歩など、CGEC研究の総合的なレビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6914312267666705
• License:
• Abstract: Chinese Grammatical Error Correction (CGEC) is a critical task in Natural Language Processing, addressing the growing demand for automated writing assistance in both second-language (L2) and native (L1) Chinese writing. While L2 learners struggle with mastering complex grammatical structures, L1 users also benefit from CGEC in academic, professional, and formal contexts where writing precision is essential. This survey provides a comprehensive review of CGEC research, covering datasets, annotation schemes, evaluation methodologies, and system advancements. We examine widely used CGEC datasets, highlighting their characteristics, limitations, and the need for improved standardization. We also analyze error annotation frameworks, discussing challenges such as word segmentation ambiguity and the classification of Chinese-specific error types. Furthermore, we review evaluation metrics, focusing on their adaptation from English GEC to Chinese, including character-level scoring and the use of multiple references. In terms of system development, we trace the evolution from rule-based and statistical approaches to neural architectures, including Transformer-based models and the integration of large pre-trained language models. By consolidating existing research and identifying key challenges, this survey provides insights into the current state of CGEC and outlines future directions, including refining annotation standards to address segmentation challenges, and leveraging multilingual approaches to enhance CGEC.
• Abstract（参考訳）: 中国語の文法的誤り訂正(CGEC)は自然言語処理において重要な課題であり、第二言語(L2)とネイティブ(L1)の両方における自動筆記支援の需要が高まっている。 L2学習者は複雑な文法構造を習得するのに苦労するが、L1ユーザーは学術的、専門的、形式的な文脈においてCGECの恩恵を受ける。 本調査は、データセット、アノテーションスキーム、評価手法、システム進歩など、CGEC研究の総合的なレビューを提供する。 広く使われているCGECデータセットについて検討し,その特徴,限界,標準化の改善の必要性を明らかにする。 また,単語分割の曖昧さや中国語固有のエラー型の分類といった課題を論じ,エラーアノテーションのフレームワークも分析する。 さらに、文字レベルのスコアリングや複数参照の使用など、英語のGECから中国語への適応に焦点を当てた評価指標についても検討する。 システム開発の観点からは、Transformerベースのモデルや大規模な事前学習言語モデルの統合など、ルールベースおよび統計的アプローチからニューラルネットワークへの進化をトレースする。 既存の研究の統合と重要な課題の特定により、この調査はCGECの現状に関する洞察を提供し、セグメンテーションの課題に対処するためのアノテーション標準の改訂や、CGECを強化するための多言語アプローチの活用など、今後の方向性を概説する。

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