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Systematically Adapting Machine Translation for...

Systematically Adapting Machine Translation for Grammatical Error Correction

文献紹介(2018-03-27)
長岡技術科学大学
自然言語処理研究室

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youichiro

March 27, 2018
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  1. Systematically Adapting Machine Translation for Grammatical Error Correction Courtney Napoles

    and Chris Callison-Burch Proceedings of the 12th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, pages 345–356, 2017 文献紹介(2018/03/27) 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 小川 耀一朗 1
  2. 実験設定 l SMT: hierarchical phase-based translation model with Thrax (Weese

    et al., 2011) l 訓練データ:Lang-8 corpus(1000kペア) l 開発データ:JFLEG tuning set(751ペア) l テストデータ:JFLEG test set(747ペア) l ⾔語モデル:English Gigaword 5-gram LM 7
  3. 訂正実験の結果 • Sp. Baseline: スペルミス訂正モデル • MT baseline: 特別な素性を⽤いずにBLUEで最適化 •

    YB16: 最⾼性能のNMTモデル(CLC corpus: 2000kペア) Ø 最⾼性能と同じくらいの性能を⽰す 8
  4. コンポーネントの比較 • SMEC –GLEU: BLEUでSMTを最適化 • SMEC –feats:特別な素性を⽤いない • SMEC

    –sp:スペルミス訂正ルールを⽤いない Ø スペル訂正による効果が⼤きい 9