Vi föreslår en strategi för N - bästa listan omrankning med hjälp av neural sekvens-märkning modeller. Vi tränar en kompositionsmodell för feldetektering som beräknar sannolikheten för att varje token i en mening är korrekt eller inkorrekt och använder hela meningen som sammanhang. Med hjälp av feldetekteringen modell, vi sedan åter ranka N bästa hypoteser som genereras av statistiska maskinöversättningssystem. Vår strategi uppnår toppmoderna resultat på felkorrigering för tre olika datauppsättningar, och den har den extra fördelen att endast använda en liten uppsättning lätt beräknade funktioner som inte kräver någon språklig inmatning.
REF utvecklade en neural sekvens-märkning modell för feldetektering för att beräkna sannolikheten för varje token i en mening som är korrekt eller inkorrekt, och sedan använda fel som detekterar modellens resultat som en funktion för att re-ranka N bästa hypoteser.
Neural Sequence-Labelling Models for Grammatical Error Correction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}