Inhemsk språkidentifiering (NLI) är uppgiften att automatiskt identifiera en individs modersmål (L1) baserat på deras språkproduktion på ett inlärt språk. Det är typiskt inramad som en klassificering uppgift där uppsättningen av L1s är känd a priori. Två tidigare delade uppgifter om NLI har organiserats där syftet var att identifiera L1 av inlärare i engelska baserat på essäer (2013) och talade svar (2016) de gav vid en standardiserad bedömning av akademiska kunskaper i engelska. 2017 års gemensamma uppgift kombinerar indata från de två tidigare uppgifterna för första gången. Det finns tre spår: endast NLI på uppsatsen, NLI på det talade svaret endast (baserat på en transkription av svaret och i-vektor akustiska funktioner), och NLI med hjälp av båda svaren. Vi anser att detta ger en mer intressant gemensam uppgift samtidigt som vi bygger vidare på metoderna och resultaten från de tidigare två gemensamma uppgifterna. I detta dokument rapporterar vi resultaten av den gemensamma uppgiften. Totalt 19 lag tävlade i de tre olika deluppgifterna. Fusionsspåret visade att kombinationen av skriftliga och talade svar ger ett stort uppsving i förutsägelsenoggrannheten. Flera klassificeringssystem (t.ex. ensembler och meta-klassificerare) var de mest effektiva i alla uppgifter, med mest baserade på traditionella klassificerare (t.ex. SVM) med lexiska/syntaktiska funktioner.
En detaljerad rapport om resultaten av uppgiften finns i REF.
A Report on the 2017 Native Language Identification Shared Task
{'venue': 'BEA@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}