Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Language Model Based Grammatical Error Correction without Annotated Training Data
youichiro
July 25, 2018
Technology
0
130
Language Model Based Grammatical Error Correction without Annotated Training Data
長岡技術科学大学
自然言語処理研究室
文献紹介(2018-07-25)
youichiro
July 25, 2018
Tweet
Share
More Decks by youichiro
See All by youichiro
日本語文法誤り訂正における誤り傾向を考慮した擬似誤り生成
youichiro
0
700
分類モデルを用いた日本語学習者の格助詞誤り訂正
youichiro
0
43
Multi-Agent Dual Learning
youichiro
1
69
Automated Essay Scoring with Discourse-Aware Neural Models
youichiro
0
67
Context is Key- Grammatical Error Detection with Contextual Word Representations
youichiro
1
83
勉強勉強会
youichiro
0
44
Confusionset-guided Pointer Networks for Chinese Spelling Check
youichiro
0
110
A Neural Grammatical Error Correction System Built On Better Pre-training and Sequential Transfer Learning
youichiro
0
70
An Empirical Study of Incorporating Pseudo Data into Grammatical Error Correction
youichiro
0
120
Other Decks in Technology
See All in Technology
実験!カオスエンジニアリング / How to Chaos Engineering
oracle4engineer
PRO
0
130
エンジニアと気軽に繋がれるプラットフォーム「ハッカー飯」で行った セキュリティ・モニタリングに関する取り組みについて
nobuakikikuchi
0
350
數據的多重宇宙 @ LINE Taiwan
line_developers_tw
PRO
0
580
mROS 2のススメ
takasehideki
0
290
モダンデータスタックとかの話(データエンジニアのお仕事とは)
foursue
0
280
Puny to Powerful PostgreSQL Rails Apps
andyatkinson
PRO
0
220
#BabylonJS5 の祭ツイートまとめ Let's take a look at what people create with the latest #BabylonJS5
chomado
0
740
⚡Lightdashを試してみた
k_data_analyst
0
150
20220510_簡単にできるコスト異常検出(Cost Anomaly Detection) /jaws-ug-asa-cost-anomaly-detection-20220510
emiki
2
310
jaws-ug-asa-datasync-20220510
hiashisan
0
470
Power BI Premiumでデータ準備!
hanaseleb
1
180
キャッチアップ Android 13 / Catch up Android 13
yanzm
2
950
Featured
See All Featured
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
447
30k
Docker and Python
trallard
27
1.5k
Clear Off the Table
cherdarchuk
79
280k
Fashionably flexible responsive web design (full day workshop)
malarkey
396
62k
Atom: Resistance is Futile
akmur
255
20k
Practical Orchestrator
shlominoach
178
8.6k
Gamification - CAS2011
davidbonilla
75
3.9k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
25
1.5k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
103
16k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
337
17k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
314
19k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
316
22k
Transcript
Language Model Based Grammatical Error Correction without Annotated Training Data
Christopher Bryant and Ted Briscoe Proceedings of the Thirteenth Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, pages 247–253, 2018 ⽂献紹介(2018-07-25) ⻑岡技術科学⼤学 ⾃然⾔語処理研究室 ⼩川 耀⼀朗 1
Abstract l ⾔語モデルを⽤いた⽂法誤り訂正アプローチ l シンプルかつ少量のアノテーションデータしか⽤いない⾔ 語モデルアプローチが、⼤量のアノテーションデータで訓 練されたモデルと競争できる性能を⽰した 2
Introduction l CoNNL-2014 shared taskではTop3のチーム全てがSMTあ るいはclassifier-baseのシステムを⽤いた l これ以降、SMTやSMTとclassifierの混同、NMTのアプロー チにフォーカスした研究が進んでいる l
⾔語モデルを⽤いた⼿法に関する研究は⼤きく停滞した Ø GECにおける⾔語モデルアプローチを再調査する 3
Method l ⾔語モデル確率の低い⽂は、⾔語モデル確率の⾼い⽂よ りも⽂法誤りを含んでいるであろうというアイデア 1. ⼊⼒⽂の⾔語モデルスコアを計算する 2. ⽂中の各単語において、訂正候補セットを作る 3. 各単語における各訂正候補で置換した⽂を⽣成し、
再び⽂のスコアを計算する 4. 訂正候補の中から、スコアが閾値よりもが⾼くなる 1⽂を選ぶ 5. ステップ1~4を繰り返す 4
Method l 訂正時にスコアの閾値を設定しておき、その閾値を超える 候補にのみ訂正する 5
Method 訂正候補セット l 以下の英語のエラータイプを対象とする non-words, morphology, article and prepositions l
Non-words(⾮単語) ex) [freind → friend] CyHunspell*1を使⽤し、訂正候補を⽣成する *1 https://pypi.org/project/CyHunspell/ 6
Method 訂正候補セット l Morphology(語形) - noun number: [cat → cats]
- verb tense: [eat → ate] - adjective form: [big → bigger] など Automatically Generated Inflection Database(AGID)*2から、訂正 候補を⽣成する l Articles and Prepositions(冠詞と前置詞) article: {φ, a, an, the} preposition: {φ, about, at, by, for, from, in, of, on, to, with} *2 http://wordlist.aspell.net/other/ 7
Experiment l ⾔語モデルの構築 5-gram language model trained on the One
Billion Word Benchmark dataset*3 with KenLM l 開発セットとテストセット CoNLL-2013, CoNLL-2014, FCE, JFLEGを使⽤ 8 *3 https://arxiv.org/pdf/1312.3005.pdf
Experiment ⾔語モデルスコアの 閾値のチューニング - CoNNL-2013: 2% - FCE-dev: 4% -
JFLEG-dev: 5% 9
Result 10
Result 11
Conclusion 12 l ⽂法誤り訂正のためのシンプルで少量のアノテーションデータしか使わ ない⾔語モデルアプローチを提案し、⼤量のアノテーションデータを必 要とする機械翻訳アプローチと競争できることを⽰した l このシステムは特定のエラータイプしか訂正できない制限があるため、 missing words(単語の不⾜)など他のエラータイプも訂正可能にするが
課題に挙げられる