Neural sekvens-till-sekvens (seq2seq) metoder har visat sig vara framgångsrika i grammatiska felkorrigering (GEC). På grundval av ramen för de två kommande åren föreslår vi en ny mekanism för att öka inlärnings- och slutledningsförmågan. Fluens öka lärande genererar olika felkorrigerade mening par under utbildningen, vilket gör att felkorrigering modellen för att lära sig hur man förbättrar en mening fluens från fler fall, medan fluens öka inference gör det möjligt för modellen att korrigera en mening stegvis med flera inference steg. Genom att kombinera fluency boost learning och inference med konvolutionella 2:a Seq-modeller uppnår vi den senaste prestandan: 75.72 (F 0,5 ) på CoNLL-2014 10 annotationsdataset respektive 62.42 (GLEU) på JFLEG-testsetet, vilket blir det första GEC-system som når prestanda på mänsklig nivå (72.58 för CoNLL och 62.37 för JFLEG) på båda riktmärkena.
REF föreslår en fluenshöjande inlärningsmetod som genererar mindre flytande meningar från korrekta meningar och parar dem med korrekta meningar för att skapa nya felkorrigerade meningspar under utbildningen.
Reaching Human-level Performance in Automatic Grammatical Error Correction: An Empirical Study
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}