I detta dokument presenterar vi ett system för automatisk korrigering av fel som gjorts av inlärare i engelska. Systemet har två nya aspekter. För det första kombineras maskinlärda klassiatorer som är utbildade på stora mängder infödda data och en mycket stor språkmodell för att optimera precisionen av föreslagna korrigeringar. För det andra kan användaren få tillgång till verkliga webbexempel på både deras ursprungliga formulering och den föreslagna korrigeringen. Vi diskuterar tekniska detaljer i systemet, inklusive valet av klassificering, funktionsuppsättningar och språkmodell. Vi presenterar också resultat från en utvärdering av systemet på en uppsättning corpora. Vi utför en automatisk utvärdering av infödda engelska data och en detaljerad manuell analys av prestanda på tre corpora av nonnative skrivande: den kinesiska Learners' av engelska Corpus (CLEC) och två corpora av webb-och e-postskrivande.
REF identifierar och korrigerar fel som gjorts av icke-infödda engelska författare.
Using Statistical Techniques and Web Search to Correct ESL Errors
{'venue': None, 'journal': 'the CALICO Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}