Tidigare nådde neurala metoder i grammatiska felkorrigering (GEC) inte toppmoderna resultat jämfört med frasbaserade statistiska maskinöversättningar (SMT). Vi demonstrerar paralleller mellan neural GEC och låg-resurs neural MT och framgångsrikt anpassa flera metoder från låg-resurs MT till neural GEC. Vi etablerar vidare riktlinjer för tillförlitliga resultat i neurala GEC och föreslår en uppsättning modelloberoende metoder för neurala GEC som enkelt kan tillämpas i de flesta GEC-inställningar. Till de föreslagna metoderna hör att lägga till källbaserat buller, teknik för domänanpassning, ett GEC-specifikt utbildningsmål, överföra lärande med enspråkiga data och liknande oberoende utbildade GEC-modeller och språkmodeller. De kombinerade effekterna av dessa metoder resulterar i bättre än toppmoderna neurala GEC-modeller som överträffar tidigare bästa neurala GEC-system med mer än 10% M 2 på CoNLL-2014-riktmärket och 5,9% på JFLEG-testuppsättningen. Icke-neurala state-of-the-art-system överträffas med mer än 2 % enligt CONLL- 2014-riktmärket och med 4 % på JFLEG.
Junczys-Dowmunt m.fl. REF behandlade GEC-problem som problem med låga resurser MT och föreslog några modelloberoende metoder som lätt kan tillämpas i GEC-problem.
Approaching Neural Grammatical Error Correction as a Low-Resource Machine Translation Task
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}