Vi beskriver Nara Institute of Science and Technology (NAIST) stavningskontrollsystem i den gemensamma uppgiften. Vårt system innehåller tre komponenter: en ordsegmenteringsbaserad språkmodell för att generera korrigeringskandidater; en statistisk maskinöversättningsmodell för att ge korrigeringskandidater och en Support Vector Machine (SVM) klassificering för att omrangera kandidaterna som tillhandahålls av de tidigare två komponenterna. De experimentella resultaten visar att kbest språkmodellen och den statistiska maskinöversättningsmodellen kan generera nästan alla korrigeringskandidater, medan precisionen är mycket låg. Men att använda SVM-klassaren för att omvärdera kandidaterna, kunde vi få högre precision med lite återkallande släppa. För att ta itu med problemet med låga resurser i den kinesiska stavningskontroll, genererar vi 2 miljoner artificiella träningsdata genom att helt enkelt ersätta karaktären i den tillhandahållna tränings mening med karaktären i förvirring uppsättningen.
REF använde en ordsegmenteringsbaserad språkmodell och en statistisk maskinöversättningsmodell för att söka efter fel, och sedan verifiera felen genom att omvärdera korrigeringskandidaterna.
A Hybrid Chinese Spelling Correction Using Language Model and Statistical Machine Translation with Reranking
{'venue': 'SIGHAN@IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}