De senaste systemen för grammatisk felkorrigering bygger på en samling oberoende utbildade modeller för specifika fel. Sådana modeller ignorerar språkliga interaktioner på meningsnivå och gör därför dåligt på misstag som involverar grammatiska beroenden bland flera ord. I detta dokument identifierar vi språkliga strukturer med samverkande grammatiska egenskaper och föreslår att man tar itu med sådana beroenden genom gemensam slutledning och gemensamt lärande. Vi visar att det är möjligt att identifiera interaktioner tillräckligt bra för att underlätta en gemensam strategi och, följaktligen, att gemensamma metoder korrigera inkonsekventa förutsägelser som självständigt utbildade klassiatorer tenderar att producera. Dessutom, eftersom den gemensamma inlärningsmodellen överväger att interagera fenomen under utbildningen, kan den identifiera misstag som kräver flera förändringar samtidigt och att standard tillvägagångssätt missa. Sammantaget överträffar vår modell betydligt det Illinois-system som placerade först i CoNLL-2013 delad uppgift om grammatisk felkorrigering.
Språkliga strukturer med samverkande grammatiska egenskaper identifierades för att ta itu med sådana beroenden via gemensam slutledning och lärande REF.
Joint Learning and Inference for Grammatical Error Correction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}