Automatiserad grammatikkorrigeringsteknik har förbättrats under åren, men det finns fortfarande mycket utrymme för ökad prestanda. Den nuvarande korrigeringstekniken är främst inriktad på att identifiera och korrigera en viss typ av fel, t.ex. missbruk av verbformulär eller prepositionsmissbruk, vilket begränsar korrigeringarna till ett begränsat tillämpningsområde. Vi introducerar en ny teknik, baserad på en bullrig kanalmodell, som kan använda hela meningen sammanhang för att bestämma korrekta korrigeringar. Vi visar hur man använder EM-algoritmen för att lära sig bullermodellens parametrar med hjälp av endast en uppsättning felaktiga meningar, med tanke på den korrekta språkmodellen. Detta befriar oss från bördan att skaffa oss en stor korpora av korrigerade meningar. Vi presenterar också ett billigt och effektivt sätt att tillhandahålla automatiserade utvärderingsresultat för grammatikkorrigeringar genom att använda BLEU och METEOR, i motsats till de vanliga manuella utvärderingarna.
REF föreslår en bullrig kanalmodell för felkorrigering.
Automated Whole Sentence Grammar Correction Using a Noisy Channel Model
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}