Grammatisk feldiagnos är en viktig del i ett språkundervisningssystem. Baserat på datauppsättningar av kinesisk grammatik feldetektion uppgifter, föreslog vi ett system som mäter sannolikheten för korrigering kandidater som genereras genom att ta bort eller infoga tecken eller ord, flytta delsträngar till olika positioner, ersätta prepositioner med andra prepositioner, eller ersätta ord med deras synonymer eller liknande strängar. Sannolikheten för dom mäts baserat på frekvensen av delsträngar från den avståndsrenoverade versionen av Google ngrams. Utvärderingen av utbildningssetet visar att metoder som saknar samband med och urvalsrelaterade kandidatgenerationer har lovande resultat. Vårt slutliga system uppnådde en precision på 30,28% och ett återkallande på 62,85% i den identifieringsnivå som utvärderades på testsetet.
Chen och Al. REF mätte sannolikheten för korrigeringskandidater som genererats genom att ta bort eller infoga tecken eller ord, flytta delsträngar till olika positioner, ersätta prepositioner med andra prepositioner eller ersätta ord med deras synonymer eller liknande strängar.
Generating and Scoring Correction Candidates in Chinese Grammatical Error Diagnosis
{'venue': 'NLP-TEA@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}