Revidering av dokument är en användbar och riklig uppgiftskälla för behandling av naturligt språk, men det är inte trivialt att välja relevanta uppgifter för den aktuella uppgiften. I detta dokument introducerar vi ett skalbart tillvägagångssätt för att automatiskt skilja mellan faktiska och fluensredigeringar i dokumentrevideringsberättelser. Metoden bygger på övervakad maskininlärning med språkmodellsannolikhet, stränglikhet mätt över olika representationer av användarredigeringar, jämförelse av del-av-taltaggar och namngivna enheter, och en uppsättning adaptiva funktioner som extraheras från stora mängder omärkta användarredigeringar. Applied to contiguous edit segmentes, vår metod uppnår statistiskt signifikanta förbättringar över en enkel men effektiv edit-distans baslinje. Det når hög klassificering noggrannhet (88%) och visas generalisera till ytterligare uppsättningar av osynliga data.
I REF definieras egenskaper för den övervakade klassificeringen av ändringar av fakta och fluens.
User Edits Classification Using Document Revision Histories
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}