論文の概要: RAIR: Retrieval-Augmented Iterative Refinement for Chinese Spelling Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18938v2
• Date: Mon, 11 Aug 2025 14:10:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 16:55:52.655784
• Title: RAIR: Retrieval-Augmented Iterative Refinement for Chinese Spelling Correction
• Title（参考訳）: RAIR:中国語の発音訂正のための検索強化反復リファインメント
• Authors: Junhong Liang, Yu Zhou,
• Abstract要約: 中国語のspelling Correction(CSC)は、文中の誤ったトークンを検出し、修正することを目的としている。 従来のCSCは等長補正に重点を置いており、事前訓練言語モデル(PLM)を使用している。 textbfRetrieval-textbfAugmented textbfIterative textbfRefinement frameworkを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2706233566525613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chinese Spelling Correction (CSC) aims to detect and correct erroneous tokens in sentences. Traditional CSC focuses on equal length correction and uses pretrained language models (PLMs). While Large Language Models (LLMs) have shown remarkable success in identifying and rectifying potential errors, they often struggle with adapting to domain-specific corrections, especially when encountering terminologies in specialized domains. To address domain adaptation, we propose a \textbf{R}etrieval-\textbf{A}ugmented \textbf{I}terative \textbf{R}efinement (RAIR) framework. Our approach constructs a retrieval corpus adaptively from domain-specific training data and dictionaries, employing a fine-tuned retriever to ensure that the retriever catches the error correction pattern. We also extend equal-length into variable-length correction scenarios. Extensive experiments demonstrate that our framework outperforms current approaches in domain spelling correction and significantly improves the performance of LLMs in variable-length scenarios.
• Abstract（参考訳）: 中国語のspelling Correction(CSC)は、文中の誤ったトークンを検出し、修正することを目的としている。 従来のCSCは等長補正に重点を置いており、事前訓練言語モデル(PLM)を使用している。 LLM(Large Language Models)は潜在的なエラーの特定と修正に顕著な成功を収めているが、特に専門分野の用語に遭遇する場合は、ドメイン固有の修正に適応することに苦慮することが多い。 ドメイン適応に対処するため、我々は、textbf{R}etrieval-\textbf{A}ugmented \textbf{I}terative \textbf{R}efinement (RAIR) フレームワークを提案する。 提案手法は,ドメイン固有のトレーニングデータと辞書から適応的に検索コーパスを構築し,微調整された検索器を用いて,検索者が誤り訂正パターンを捕捉することを保証する。 また、等長を可変長補正シナリオに拡張する。 拡張実験により,本フレームワークはドメインスペル補正における現在の手法よりも優れており,可変長シナリオにおけるLLMの性能が著しく向上していることが示された。

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