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语法错误纠正的支柱:大语言模型时代下当代方法的全面审视

Kostiantyn Omelianchuk Andrii Liubonko Oleksandr Skurzhanskyi Artem Chernodub Oleksandr Korniienko Igor Samokhin

摘要

本文针对语法错误纠正(Grammatical Error Correction, GEC)开展了实验研究,深入探讨了单模型系统的特点,比较了集成方法与排序方法的效率,并系统研究了大语言模型在GEC中的多种应用模式,包括作为独立单模型系统、作为集成系统中的组成部分以及作为排序方法的使用方式。我们在CoNLL-2014测试集上取得了72.8的F₀.₅得分,在BEA测试集上取得了81.4的F₀.₅得分,均刷新了该任务的最新技术水平。为推动GEC领域的进一步发展,并确保本研究结果的可复现性,我们已将代码、训练好的模型以及系统输出结果公开发布,供学术界和工业界参考与使用。


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