System för grammatisk felkorrigering (GEC) som används i språkinlärningsmiljöer förväntas korrekt korrigera fel i elevernas skrivande. Men i praktiken gör de ofta falska korrigeringar och misslyckas med att rätta till många fel, vilket vilseleder eleverna. Detta kräver en uppskattning av kvaliteten på de utgående meningar som produceras av GEC-system så att instruktörer selektivt kan ingripa och korrigera de meningar som är dåligt rättade av systemet och se till att eleverna får korrekt feedback. Vi föreslår den första neurala metoden för automatisk kvalitetsbedömning av GEC utgång meningar som inte använder några handgjorda funktioner. Vårt system är utbildat på ett övervakat sätt på inlärare meningar och motsvarande GEC system outputs med kvalitetsmärkningar som beräknas med hjälp av människoannoterade referenser. Våra neurala kvalitetsuppskattningsmodeller för GEC visar betydande förbättringar över en stark funktionsbaserad baslinje. Vi visar också att ett toppmodernt GEC-system kan förbättras när kvalitetspoäng används som funktioner för att omvärdera N-bästa kandidater.
Chollampatt och Ng REF föreslog den första neurala metoden för automatisk kvalitetsbedömning av GEC utgång meningar som inte använder några handgjorda funktioner.
Neural Quality Estimation of Grammatical Error Correction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}