人間レベルに近い文法誤り訂正のパフォーマンスを実現するハイブリッド機械翻訳

私たちは、自動文法誤り訂正（GEC）の最も人気のある2つの手法を組み合わせました。すなわち、統計的機械翻訳（SMT）に基づくGECと、ニューラル機械翻訳（NMT）に基づくGECです。このハイブリッドシステムは、CoNLL-2014およびJFLEGベンチマークで新しい最先端の結果を達成しました。このGECシステムは、SMT出力の精度を維持しつつ、NMT特有の流暢さを持つ文を生成します。私たちの分析では、作成されたシステムがこれまで報告された他のどのGECシステムよりも人間レベルの性能に近づいていることが示されています。