Grammatisk feldiagnos är en viktig uppgift i behandling av naturligt språk. Detta dokument introducerar vårt kinesiska grammatiska feldiagnossystem (CGED) i den gemensamma uppgiften NLP-TEA-3 för CGED. CGED-systemet kan diagnostisera fyra typer av grammatiska fel som är överflödiga ord (R), saknade ord (M), dåligt ordval (S) och oordnade ord (W). Vi behandlar CGED-uppgiften som en sekvensmärkningsuppgift och beskriver tre modeller, inklusive en CRF-baserad modell, en LSTM-baserad modell och en ensemblemodell med stapling. Vi visar också i detalj hur vi bygger och utbildar modellerna. Utvärderingen omfattar tre nivåer, som är detektionsnivå, identifieringsnivå och positionsnivå. På CGED-HSK datauppsättning av NLP-TEA-3 delade uppgift, vårt system presenterar de bästa F1-poäng i alla de tre nivåerna och även den bästa återkallande i de senaste två nivåerna.
Grammatisk feldetektering anses vanligtvis som sekvensen märkning uppgift REF.
Chinese Grammatical Error Diagnosis with Long Short-Term Memory Networks.
{'venue': 'NLP-TEA@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}