【摘 要】
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随着英语在世界各地的普及率越来越高,关于自动英语语法纠错的研究分别在学术界和工业界受到越来越多的关注。纠错能力强的算法能够帮助人们在英语学习和使用过程中减少语法
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随着英语在世界各地的普及率越来越高,关于自动英语语法纠错的研究分别在学术界和工业界受到越来越多的关注。纠错能力强的算法能够帮助人们在英语学习和使用过程中减少语法错误的产生,提高生活与生产效率。在本文中,我们将英语语法纠错看成是分类问题。对于不同种类的语法错误,当目标单词被确定后,分类器将从一些给定的标签中预测目标单词的正确形式。我们提出了一套新颖的英语语法纠错算法:首先,在定义模型的输入时,根据语言学信息定位句子中的目标单词,从而提取目标单词的上下文;接着,使用带有两种注意力机制的循环神经网络计算目标单词上下文的特征表示,并用多层感知机来根据得到的信息选择分类标签。我们通过计算加工大量互联网上可免费获取的纯文本得到带有标签的训练数据,解决了当前监督式英语语法纠错算法缺乏大量标注数据的困难。最后,我们的模型采用端到端的方式进行训练。本文在CoNLL-2014测试集上进行实验,计算并分析本算法的准确率、召回率和F0.5。实验结果表明,本文算法在CoNLL-2014测试集指标上大幅超过了其他分类方法(F0.5 45.05%vs.41.6%),达到了领先水平。
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