Den automatiska utvärderingen av vetenskapligt skrivande, eller AESW, är uppgiften att identifiera meningar som behöver korrigeras för att säkerställa deras lämplighet i en vetenskaplig prosa. Datauppsättningen kommer från ett professionellt redigeringsföretag, VTeX, med två anpassade versioner av samma text - före och efter redigering - och täcker en mängd olika textfel som korrekturläsare har redigerat. Medan tidigare delade uppgifter fokuserade enbart på grammatiska fel (Dale och Kilgarriff, 2011; Dale et al., 2012; Ng et al., 2014), denna gång redigerar täcker andra typer av språkliga misspassningar också, inklusive de som nästan säkert kan tolkas som stil frågor och liknande "frågor om åsikt". De senare uppstår på grund av olika språkredigering traditioner, erfarenheter och avsaknaden av en enhetlig överenskommelse om hur "bra" vetenskapliga språk ska se ut. När vi inledde denna uppgift förväntade vi oss att de deltagande grupperna skulle hjälpa till att identifiera egenskaperna hos det "bra" vetenskapliga språket och bidra till att skapa samförstånd om vilka språkförbättringar som är godtagbara (eller nödvändiga). Sex deltagande lag tog sig an utmaningen.
AESW delade uppgiften att identifiera meningar i behov av korrigering REF går längre än bara grammatiska fel, men den ursprungliga uppgiften jämför inte flera versioner av text, och fokuserar också på vetenskapligt skrivande.
A Report on the Automatic Evaluation of Scientific Writing Shared Task
{'venue': 'BEA@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}