Detta dokument presenterar en pilotstudie av användningen av Phrasal Statistical Machine Translation (SMT) tekniker för att identifiera och korrigera skrivfel som gjorts av elever av engelska som ett andra språk (ESL). Med hjälp av exempel på mass substantiv fel som finns i den kinesiska Learner Error Corpus (CLEC) för att vägleda skapandet av en konstruerad utbildning uppsättning, visar vi att tillämpningen av SMT paradigm kan fånga fel som inte hanteras väl av allmänt använda proofing verktyg utformade för infödda talare. Vårt system kunde korrigera 61,81% av misstag i en uppsättning naturligt förekommande exempel på substantivfel som hittats på World Wide Web, vilket tyder på att ansträngningar för att samla in jämbördig korpora av pre- och postredigering av ESL-skrivprover kan möjliggöra utvecklingen av SMT-baserade skrivhjälpmedel som kan reparera många av de komplexa syntaktiska och lexikala problem som finns i skrivandet av ESL-inlärare.
Phrasal Statistical Machine Translation (SMT) teknik används för att identifiera och korrigera skrivfel REF.
Correcting ESL Errors Using Phrasal SMT Techniques
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}