Korrigering av naturligt språk har potential att hjälpa språklärare att förbättra sina skrivfärdigheter. Även om metoder med separata klassificeringar för olika feltyper har hög precision, de inte flexibelt hantera fel som redundans eller icke-idiomatiska fraser. Å andra sidan är ord- och frasbaserade maskinöversättningsmetoder inte utformade för att hantera ortografiska fel, och har nyligen överträffats av neurala modeller. Motiverade av dessa frågor, presenterar vi en neural nätverk-baserad metod för språkkorrigering. Kärnkomponenten i vår metod är en kodare-avkodare återkommande neurala nätverk med en uppmärksamhetsmekanism. Genom att arbeta på teckennivå, undviker nätverket problemet med out-of-vokabulary ord. Vi illustrerar flexibiliteten i vår strategi för datauppsättning av bullriga, användargenererade text som samlats in från ett engelskt inlärarforum. I kombination med en språkmodell uppnår vår metod en toppmodern F 0.5 -poäng på CoNLL 2014 Shared Task. Vi illustrerar vidare att utbildning av nätverket om ytterligare data med syntetiserade fel kan förbättra prestandan.
REF arbetar med korrigering av naturligt språk och använder även en kodare-dekoder, men fungerar för både kodaren och dekodern på teckennivå.
Neural Language Correction with Character-Based Attention
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}