阿里巴巴在IJCNLP-2017任务1：将语法特征嵌入LSTM用于中文语法错误诊断任务

本文介绍了阿里巴巴自然语言处理团队在IJCNLP 2017共享任务第1项——中文语法错误诊断（Chinese Grammatical Error Diagnosis, CGED）中的参赛系统。该任务旨在识别四类语法错误：冗余词（R）、缺失词（M）、用词不当（S）以及词序错误（W）。我们将该任务建模为序列标注问题，并设计了多种人工特征以提升性能。系统主要基于LSTM-CRF模型，并采用了三种集成策略来进一步优化结果。在错误识别与错误定位两个层面，我们的系统均取得了最高的F1分数。尤其在最具挑战性的定位层面，我们在所有评价指标上均表现最优。