I detta dokument presenteras en hybridmodell för den gemensamma uppgiften CoNLL-2013 som är inriktad på problemet med grammatisk felkorrigering. Årets uppgift är att bestämma, preposition, substantivnummer, verbformulär och subjekt-verb-avtalsfel som är mer omfattande än tidigare felkorrigeringsuppgifter. Vi korrigerar dessa fem typer av fel i olika moduler där antingen maskininlärning baserade eller regelbaserade metoder tillämpas. Förbehandlings- och efterbehandlingsförfaranden används för att förhindra att idiomatiska fraser korrigeras. Vi uppnådde precision på 35,65 procent, minns 16,56 procent, F 1 av 22,61 procent i den officiella utvärderingen och precisionen på 41,75 procent, minns 20,29 procent, F 1 av 27,3 procent i den reviderade versionen. Några ytterligare jämförelser med olika strategier görs i våra experiment.
Xiang m.fl. REF kombinerade maskininlärning och regelbaserade metoder tillsammans för att korrigera fem typer av fel, bestämmare, preposition, subjekt-verb överenskommelse.
A Hybrid Model For Grammatical Error Correction
{'venue': 'CoNLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}