I denna uppsats presenterar vi de första experimenten med hjälp av neurala nätverksmodeller för uppgiften att upptäcka fel i inlärarskrivande. Vi utför en systematisk jämförelse av alternativa kompositionsarkitekturer och föreslår ett ramverk för feldetektering baserat på dubbelriktade LSTMs. Experiment på CoNLL-14 delade uppgiftsdata visar att modellen kan överträffa andra deltagare när det gäller att upptäcka fel i inlärarskrivandet. Slutligen är modellen integrerad med ett offentligt system för självbedömning, vilket leder till prestanda som är jämförbar med människans notatorer.
REF utvärderade en rad neurala arkitekturer, inklusive konvolutionella och återkommande nätverk, om uppgiften att upptäcka fel i inlärarskrivande.
Compositional Sequence Labeling Models for Error Detection in Learner Writing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}