低资源场景下的语法错误纠正

英语语法错误修正是一个长期研究的课题，已有众多系统和数据集问世。然而，针对其他语言的语法错误修正研究仍十分有限。本文提出了一项针对捷克语的新型语法错误修正数据集——AKCES-GEC。随后，我们在捷克语、德语和俄语上进行了实验，结果表明，通过使用合成的平行语料库，基于Transformer的神经机器翻译模型在这些数据集上均取得了新的最先进（state-of-the-art）性能。AKCES-GEC数据集以CC BY-NC-SA 4.0许可协议发布，可通过以下链接获取：https://hdl.handle.net/11234/1-3057；相关GEC模型的源代码可在GitHub上获取：https://github.com/ufal/low-resource-gec-wnut2019。