Vi fokuserar på två ledande toppmoderna metoder för grammatiska felkorrigering - maskininlärning klassificering och maskinöversättning. På grundval av den jämförande studien av de två utbildningsramarna och genom felanalys av resultaten från de modernaste systemen identifierar vi de viktigaste styrkorna och svagheterna i vart och ett av dessa strategier och visar på deras komplementaritet. I synnerhet, den maskinöversättning metod lär sig från parallella data utan att kräva ytterligare språklig inmatning och är bättre på att korrigera komplexa misstag. Klassificeringsmetoden har andra önskvärda egenskaper, såsom förmågan att enkelt generalisera utöver vad som sågs i utbildningen, förmågan att träna utan människoannoterade data, och flexibiliteten att justera kunskapskällor för enskilda feltyper. Baserat på denna analys utvecklar vi ett algoritmiskt tillvägagångssätt som kombinerar styrkan hos båda metoderna. Vi presenterar flera system baserade på resurser som använts i tidigare arbete med en relativ förbättring på över 20 % (och 7,4 F poäng) jämfört med tidigare toppmoderna.
REF detaljerad klassificering och maskinöversättning metoder för grammatiska felkorrigeringsproblem, och kombinerade styrkor för båda metoderna.
Grammatical Error Correction: Machine Translation and Classifiers
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}