System för grammatisk felkorrigering (GEC) strävar efter att korrigera både globala fel i ordordning och användning, och lokala fel i stavning och böjning. Vidareutveckling på senaste arbetet med neural maskinöversättning, föreslår vi en ny hybrid neural modell med nästen uppmärksamhet lager för GEC. Experiment visar att den nya modellen effektivt kan korrigera fel av båda typerna genom att införliva ord- och tecken-nivå information, och att modellen avsevärt överträffar tidigare neurala modeller för GEC mätt på standard CoNLL-14 riktmärke dataset. Ytterligare analyser visar också att den föreslagna modellens överlägsenhet till stor del kan tillskrivas användningen av den inhägnade uppmärksamhetsmekanismen, som har visat sig vara särskilt effektiv när det gäller att korrigera lokala fel som innebär små redigeringar i ortografin.
Ji och al. I REF föreslogs en ny hybridneural modell med inbäddade uppmärksamhetslager för grammatisk felkorrigering (GEC) som kan korrigera fel genom att införliva ord- och teckennivåinformation.
A Nested Attention Neural Hybrid Model for Grammatical Error Correction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}