Vi utökar den n-gram-baserade databaserade förutsägelsen (Elghafari, Meurers och Wunsch, 2010) för att identifiera funktionsordfel i icke-infödda akademiska texter som en del av Hjälpa vår egen (HOO) delade uppgift. Vi fokuserar på ersättningsfel för fyra kategorier: prepositioner, bestämningar, associationer och kvantifieringar. Dessa feltyper utgör 12 % av de fel som anges i HOO-informationen. I vår bästa presentation när det gäller feldetekteringspoäng upptäckte vi 67 procent av prepositions- och bestämningsfelen, 40 procent av kombinationsfelen och 33 procent av kvantifieringsfelen. För ungefär hälften av de upptäckta felen kunde vi också ge en lämplig korrigering.
REF använde en n-grambaserad maskininlärningsmetod.
Data-Driven Correction of FunctionWords in Non-Native English
{'venue': 'ENLG', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}