Exemple de corpus corrigé es

Bien que la méthode de modifications minimales a l`avantage de concentrer le processus d`annotation, il est problématique car il existe de nombreuses façons de corriger une phrase, et parce que les modifications minimales souvent ne conduisent pas à des phrases de sondage naturel. Avec cette analyse, nous espérons créer une nouvelle référence pour évaluer les algorithmes de correction grammaticale d`erreur et continuer à améliorer les modèles qui peuvent détecter et corriger des formulations non naturelles ou maladroites. Le graphique ci-dessous, basé sur une évaluation manuelle de 100 phrases, indique le pourcentage de types d`erreurs qui sont restés après que chaque système a été exécuté sur ce jeu de données, par rapport à l`original. Il est également intéressant de dire que les deux systèmes qui ont été entraînés par l`apprentissage approfondi (NUS et CAMB16) ont effectivement produit des phrases qui sonnent plus couramment, mais au détriment du maintien du sens de la phrase originale: dans l`échantillon de 100 phrases, le plus couramment système a réellement changé le sens de 15% des peines. Cependant, le problème avec cette approche est qu`une phrase grammaticalement correcte ne semble pas toujours naturelle à un locuteur natif. Les erreurs orthographiques incluent des erreurs d`orthographe, de coupure de mots, de majuscules, de coupures de mot, d`accentuation et de ponctuation. Nous avons appliqué notre système d`évaluation Fluency-Edit à quatre systèmes académiques de premier plan (AMU, NUS, CAMB16 et CAMB14 en les exécutant sur les phrases non grammaticales de ce jeu de données. Ces phrases dans leur forme originale n`ont pas été annotées, mais chaque phrase a été classée, dans un effort de recherche antérieur, sur une échelle de 1 à 4 (moins à la plus grammaticalement correcte). Le texte intégral du document peut être trouvé ici. Chaque phrase a été corrigée par quatre annotateurs, ce qui signifie que chaque phrase aurait quatre références. Ces phrases parallèles sont créées par des humains (comme les professeurs d`anglais), qui sont embauchés pour annoter (i.

L`évaluation préalable minimale de l`édition a identifié les meilleurs systèmes pour effectuer des corrections minimales, mais quels systèmes sont les meilleurs pour effectuer des modifications de fluidité? Jusqu`à présent, la communauté PNL a utilisé la norme de «corrections minimales d`édition, i. les progrès réalisés sur le terrain ont fait beaucoup de chemin, mais nous pouvons continuer à faire mieux. Les algorithmes de correction de phrase doivent être évalués par rapport à un jeu de données pour tester si l`algorithme fonctionne bien. Et nous voulons fournir à la communauté PNL de meilleurs outils pour aider à faire progresser cet objectif. Ce jeu de données, que nous appelons le corpus de l`Université Johns Hopkins (JFLEG), contenait environ 1 500 phrases d`un examen d`aptitude en anglais, écrits par des locuteurs d`un nombre varié de langues non anglaises. Comment savez-vous si votre algorithme de relecture fait un bon travail? La plupart des jeux de données existants ne contiennent qu`une ou deux références pour chaque phrase erronée (les références supplémentaires sont coûteuses à générer), et ces références ne contiennent que des modifications minimales. Centre Johns Hopkins pour le traitement de la langue et de la parole. Environ 100 personnes ont passé la présélection et 50 ont été choisies comme annotatrices. Chaque annotateur devait passer un test de dépistage pour se qualifier. Les erreurs grammaticales incluent des erreurs dans la syntaxe comme l`accord sujet-verbe. En utilisant l`approche «minimal Edit», la phrase serait corrigée à: ils créent juste une impression si bien que les gens sont traînés pour l`acheter.

Joel est le directeur de la recherche de Grammarly, et Courtney et Keisuke sont à la fois Ph.