Detta dokument beskriver vårt system på NLPTEA-2018 Uppgift #1: kinesiska grammatiska fel Diagnos. Grammatiskt fel Diagnos är en av de mest utmanande NLP uppgifter, vilket är att hitta grammatikfel och berätta feltyper. Vårt system är byggt på modellen av dubbelriktat Long Short-Term Memory med ett villkorat slumpmässigt fältskikt (BiLSTM-CRF) men integreras med flera nya funktioner. För det första, rikare funktioner beaktas i BiLSTM-CRF-modellen; för det andra, en probabilistisk ensemble metod används; för det tredje, Mall Matcher används under en efterbehandling för att föra in mänsklig kunskap. Vid officiell utvärdering får vårt system högsta F 1 poäng vid identifiering av feltyper och lokalisering av felpositioner, det näst högsta F 1 poäng vid feldetektering på meningsnivå. Vi rekommenderar också felkorrigeringar för specifika feltyper och uppnå bästa F1-prestanda bland alla deltagare.
Fu m.fl. REF byggde detektionsmodellen genom tvåvägslångt kortfristigt minne med ett villkorat slumpmässigt fältskikt (BiLSTM-CRF) och korrigeringsmodellen baserat på ePMI-värdena och följande 2seq-modell.
Chinese Grammatical Error Diagnosis using Statistical and Prior Knowledge driven Features with Probabilistic Ensemble Enhancement
{'venue': 'NLP-TEA@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}