De flesta av de neurala sekvens-till-sekvens (seq2seq) modeller för grammatisk felkorrigering (GEC) har två begränsningar: (1) en följande 2seq modell kan inte vara väl generaliserade med endast begränsad felkorrigerade data; (2) en följande 2seq modell kan misslyckas med att helt korrigera en mening med flera fel genom normala följande 2seq inferens. Vi försöker ta itu med dessa begränsningar genom att föreslå en mekanism för att öka inlärnings- och slutledningsförmågan. Fluency öka lärande genererar fluency-boost mening par under utbildning, gör det möjligt felkorrigering modell för att lära sig att förbättra en mening fluens från fler fall, medan fluency öka inference gör det möjligt för modellen att korrigera en mening stegvis genom multi-round öv 2seq inference tills meningens fluens slutar öka. Experiment visar att våra strategier förbättrar prestandan hos följande 2seq-modeller för GEC, vilket leder till toppmoderna resultat för både CONLL-2014 och JFLEG-riktmärkesdata.
Ge och al. REF använde fluency öka lärande som genererade fluency-boost mening par under utbildningen, förbättra prestandan för felkorrigering modell.
Fluency Boost Learning and Inference for Neural Grammatical Error Correction
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}