Detta dokument introducerar DM NLP lagets system för NLPTEA 2018 delad uppgift kinesiska grammatiska feldiagnos (CGED), som kan användas för att upptäcka och korrigera grammatiska fel i texter skrivna av kinesiska som ett främmande språk (CFL) elever. Denna uppgift syftar inte bara till att upptäcka fyra typer av grammatiska fel, inklusive överflödiga ord (R), saknade ord (M), dåligt ordval (S) och oordnade ord (W), utan också rekommendera korrigeringar för fel av M- och S-typer. Vi föreslog ett hybridsystem med fyra modeller för denna uppgift med två steg: detekteringsfasen och korrigeringsfasen. I detektionsstadiet använde vi först en BiLSTM-CRF-modell för att märka potentiella fel genom sekvensmärkning, tillsammans med vissa hantverksfunktioner. Sedan designade vi tre grammatiska felkorrigeringsmodeller (GEC) för att generera korrigeringar, vilket kan hjälpa till att justera detektionsresultatet. I korrigeringsskedet genererades kandidaterna av de tre GEC-modellerna och slogs sedan samman för att göra de slutliga korrigeringarna för M- och S-typer. Vårt system uppnådde högsta precision i korrigeringsdeluppgiften, vilket var den mest utmanande delen av denna delade uppgift, och fick topp 3 på F1-poäng för positionsdetektering av fel.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. I REF föreslogs ett hybridsystem med två steg: detektionsfasen med modellerna BiLSTM-CRF och GEC och korrektionsfasen.
A Hybrid System for Chinese Grammatical Error Diagnosis and Correction
{'venue': 'NLP-TEA@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}