Vi presenterar ett försök att extrahera en storskalig japansk inlärares corpus från revideringsloggen för en språkinlärning SNS. Denna corpus är lätt att få i stor skala, täcker en mängd olika ämnen och stilar, och kan vara en stor källa till kunskap för både språklärare och instruktörer. Vi visar också att de extraherade elevernas corpus av japanska som ett andra språk kan användas som träningsdata för elevers felkorrigering med hjälp av en SMT-strategi. Vi utvärderar olika granularities av tokenization för att lindra problemet med ordsegmentering fel som orsakas av felaktig inmatning från språklärare. Experimentella resultat visar att den karaktärsvisa modellen överträffar den ordvisa modellen.
Liknande experiment utfördes av REF för att korrigera japanska som ett andra språk.
Mining Revision Log of Language Learning SNS for Automated Japanese Error Correction of Second Language Learners
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}