HyperAIHyperAI
vor 11 Tagen

Systemkombination mittels Qualitätsabschätzung für grammatische Fehlerkorrektur

Muhammad Reza Qorib, Hwee Tou Ng
Systemkombination mittels Qualitätsabschätzung für grammatische Fehlerkorrektur
Abstract

Qualitätsabschätzungsmodelle wurden entwickelt, um die Korrekturen durch grammatische Fehlerkorrektur (GEC) Modelle zu bewerten, wenn keine Referenz- oder Gold-Standard-Korrekturen verfügbar sind. Ein ideales Qualitätsabschätzungswerkzeug kann genutzt werden, um die Ausgaben mehrerer GEC-Systeme zu kombinieren, indem die bestmögliche Teilmenge von Korrekturen aus der Vereinigung aller von den Basis-GEC-Systemen vorgeschlagenen Änderungen ausgewählt wird. Wir stellten jedoch fest, dass bestehende GEC-Qualitätsabschätzungsmodule nicht ausreichend gut zwischen guten und schlechten Korrekturen unterscheiden können, was zu einem niedrigen F0.5-Score bei der Systemkombination führt. In diesem Artikel stellen wir GRECO vor, ein neuartiges, state-of-the-art-Qualitätsabschätzungsmodell, das die Qualität einer korrigierten Aussage präziser abschätzt, was sich in einer höheren Korrelation zum F0.5-Score der korrigierten Aussage widerspiegelt. Dadurch erreicht das kombinierte GEC-System einen höheren F0.5-Score. Zudem schlagen wir drei Methoden zur Nutzung von GEC-Qualitätsabschätzungsmodellen für die Systemkombination mit unterschiedlichem Grad der Allgemeingültigkeit vor: eine modellunabhängige Methode, eine modellunabhängige Methode mit Stimmbias und eine modellabhängige Methode. Das kombinierte GEC-System übertrifft den Stand der Technik auf dem CoNLL-2014-Testset und dem BEA-2019-Testset und erreicht die bisher höchsten veröffentlichten F0.5-Scores.

Systemkombination mittels Qualitätsabschätzung für grammatische Fehlerkorrektur | Neueste Forschungsarbeiten | HyperAI