基于Back-translation的语法错误纠正

摘要：

语法错误纠正,面临着较为严重的数据稀疏问题,这给机器翻译方法在该任务上的应用带来了直接的困难.本文首次提出在back-translation阶段采用sampling解码策略,并对比基于不同解码策略合成的伪平行句对给训练语法错误纠正模型带来的影响.在标准数据集CoNLL-2014 Test Set上的实验结果表明,本文提出的方法能显著提升语法错误纠正的性能.

关键词：语法错误纠正、Back-translation、数据增强

所属期刊栏目：10

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-11-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：187-190