I detta dokument föreslår vi två förbättringar av en statistisk maskinöversättningsbaserad metod för grammatikkorrigering för att korrigera alla felkategorier. För det första föreslår vi att man justerar SMT-systemen för att optimera ett mått som är mer anpassat till grammatikkorrigeringsuppgiften (F-β-poäng) snarare än det traditionella BLEU-måttet som används för att ställa in språköversättningsuppgifter. Eftersom F-β-poängen gynnar högre precision, kan stämning till denna poäng potentiellt förbättra precisionen. Även om resultaten inte indikerar förbättring på grund av stämning med den nya metriska, tror vi att detta kan bero på det lilla antalet grammatiska fel i stämkorpus och ytterligare utredning krävs för att besvara frågan slutgiltigt. Vi undersöker också kombinationen av anpassade grammatikkorrigeringsmetoder, som är riktade till specifika felkategorier, med den SMT-baserade metoden. Våra enkla ensemblemetoder ger förbättringar i minne men minskar precisionen. Avstämning av specialbyggda tekniker kan hjälpa till att öka den totala noggrannheten också.
Anop REF föreslog två förbättringar baserade på statistisk maskinöversättning för alla typer av fel.
Tuning a Grammar Correction System for Increased Precision
{'venue': 'CoNLL Shared Task', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}