I detta dokument överväger vi problemet med att generera kandidatkorrigeringar för uppgiften att korrigera fel i texten. Vi fokuserar på uppgiften att korrigera fel i preposition användning som gjorts av icke-infödda engelska högtalare, med hjälp av diskriminativa klassificerare. Standardmetoden för problemet förutsätter att uppsättningen av kandidatkorrigeringar för en preposition består av alla prepositionsval som deltar i uppgiften. Vi avgör sannolika preposition förvirringar med hjälp av en kommenterad corpus av icke-nativ text och använder denna kunskap för att producera mindre uppsättningar av kandidater. Vi föreslår flera metoder för att begränsa kandidatuppsättningar. Dessa metoder utesluter kandidatprepositioner som inte observeras som giltiga korrigeringar i den kommenterade corpus och tar hänsyn till sannolikheten för varje preposition förvirring i den icke-nativ text. Vi finner att en begränsning av kandidaterna till dem som observeras i de icke-inhemska uppgifterna förbättrar både precisionen och återkallandet jämfört med det tillvägagångssätt som betraktar alla prepositioner som möjliga kandidater. Dessutom visar sig den metod som tar hänsyn till sannolikheten för varje prepositionsförvirring vara den mest effektiva.
REF använde en metod för att korrigera prepositionsfel genom att begränsa kandidatkorrigeringar till dem som observerats i L1-specifika data.
Generating Confusion Sets for Context-Sensitive Error Correction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}