学習者のライティングレベルを考慮した自動英語文法誤り訂正

自动英语语法纠错，考虑学习者的写作水平

基本信息

批准号：
19J14084
负责人：
金子正弘
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Tokyo Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-25 至 2021-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19J14084/
关键词：
自然言語処理文法誤り訂正

项目摘要

本研究では，深層学習を用いた文法誤り訂正システムの性能改善に取り組みました．文法誤り訂正は自動でテキストの文法誤りを訂正することができるため，言語学習者にとって有益です．(1) 大規模データにより事前学習されたモデルを組み合わせた文法誤り訂正，(2)言語横断的に学習を行う文法誤り訂正，(3)文法誤り訂正における評価，(4)多様な訂正が行える文法誤り訂正，(5)複数の疑似データにより学習された文法誤り訂正の組み合わせ，(6)文法誤り訂正の横断評価，(7)文法誤り訂正データの訂正ノイズの除去，の文法誤り訂正に関する7 つの研究を主に行いました.研究成果は，主著 4 件共著 8 件の国際会議論文の採択，4 件の共著での論文誌採択，解説記事1件，全国大会・シンポジウムでの共著 8 件の発表があった.そして，国際会議論文の内，主著の論文は最難関国際会議 ACL に採択されている.

在这项研究中，我们致力于使用深度学习提高语法校正系统的性能。语法误差校正对语言学习者有益，因为可以自动纠正文本语法文本。（1）校正了将预性模型与大尺度数据相结合的语法误差，（2）跨越的局部学习，（3）语法误差校正中的评估，（4）可以进行多种校正。（5）通过多个伪数据学到的语法误差的组合，（6）语法误差校正的交叉评估，（7）移除语法校正数据，语法误差校正7研究结果主要进行。在八个国际会议上通过了4个合作社，1位评论，并在国家锦标赛和专题讨论会上撰写。

项目成果

期刊论文数量（22）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

日本語BERTによる否定要素認識についての分析

使用日本BERT进行负面元素识别分析

DOI：
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
0
作者：
Seiichiro Kondo;Kengo Hotate;Tosho Hirasawa;Masahiro Kaneko and Mamoru Komachi;Masahiro Kaneko and Danushka Bollegala;Yanez Salazar Victor Hugo;Masahiro Kaneko and Danushka Bollegala;Yanez Salazar Victor Hugo;高橋悠進，金子正弘，小町守;Yanez Salazar Victor Hugo;喜友名朝視顕，吉村綾馬，金子正弘，小町守;蘆田真奈，平澤寅庄，金子正弘，小町守
通讯作者：
蘆田真奈，平澤寅庄，金子正弘，小町守

Cross-Sectional Evaluation of Grammatical Error Correction Models

语法错误纠正模型的横截面评估