System för grammatisk felkorrigering (GEC) strävar efter att korrigera både globala fel i ordordning och användning, och lokala fel i stavning och böjning. Vidareutveckling på senaste arbetet med neural maskinöversättning, föreslår vi en ny hybrid neural modell med nästen uppmärksamhet lager för GEC. Experiment visar att den nya modellen effektivt kan korrigera fel av båda typerna genom att införliva ord- och tecken-nivå information, och att modellen avsevärt överträffar tidigare neurala modeller för GEC mätt på standard CoNLL-14 riktmärke dataset. Ytterligare analyser visar också att den föreslagna modellens överlägsenhet till stor del kan tillskrivas användningen av den inhägnade uppmärksamhetsmekanismen, som har visat sig vara särskilt effektiv när det gäller att korrigera lokala fel som innebär små redigeringar i ortografin.
I uppföljningsarbetet, Jianshu et al. I REF används inbäddad uppmärksamhet för grammatisk felkorrigering (GEC) med ord- och teckennivårepresentation med par av meningskorrigering.
A Nested Attention Neural Hybrid Model for Grammatical Error Correction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}