Ordbeställningsfel (WOEs) är den vanligaste typen av grammatiska fel på meningsnivå för icke-infödda kinesiska språklärare. Lärarna som tar kinesiska som främmande språk placerar ofta tecken på fel ställen i meningar, och det resulterar i fel ord eller ogrammatiska meningar. Dessutom finns det inga tydliga ordgränser i kinesiska meningar. Det gör WOEs upptäckt och korrigering mer utmanande. I detta dokument föreslår vi metoder för att upptäcka och korrigera WOE i kinesiska meningar. Villkorliga slumpmässiga fält (CRF) baserade WOEs detektionsmodeller identifierar meningssegment som innehåller WOEs. Segment punktvis ömsesidig information (PMI), inter-segment PMI skillnad, språkmodell, tagg av föregående segment, och CRF bigram mall undersöks. Ord i segmenten som innehåller WOEs är omordnade för att generera kandidater som kan ha rätt ordbeställningar. Rankning SVM-baserade modeller rankar kandidaterna och föreslår de mest korrekta korrigeringarna. Utbildnings- och testset väljs från HSK dynamiska komposition corpus som skapats av Beijing Language and Culture University. Förutom HSK WOE dataset, Google Chinese Web 5-gram corpus används för att lära funktioner för WOEs detektion och korrigering. Den bästa modellen uppnår en noggrannhet av 0,834 för att upptäcka WOEs i mening segment. I genomsnitt rankas de rätta orden 4,8 bland 184,48 kandidater.
REF visade flera metoder, inklusive CRF och SVM, tillsammans med frekvensinlärning från en stor N-gram corpus, för att upptäcka och korrigera ordbeställningsfel.
Chinese Word Ordering Errors Detection and Correction for Non-Native Chinese Language Learners
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}