基于CRF的中文语法错误诊断系统的实现与应用

随着中国国际影响力的提高和汉语国际地位的提升,将中文作为第二语言学习的外国人数量逐年增加,中文已成为世界上最为流行的语言之一。基于此,中文语法错误诊断的研究备受关注。首先,从中文语法错误诊断的定义出发,总结目前的研究现状。其次,通过对各种中文语法错误诊断方法的分析,构建了基于条件随机场的中文语法错误诊断系统,探究中文语法自动检错系统及其具体应用流程,以帮助中文学习者提高学习效率。在CGED2016数据集上的实验结果表明,该系统在检测层和识别层上的性能较好,在位置层上还需要改进。

人文社科类图书编校常见语法错误探析

本研究深入讨论了在编辑和校对人文社会科学图书过程中易见的语法问题种类及其成因,并据此提出了具体的解决措施。针对拼写失误、词性错用、语法结构不当及标点错误等四大类常见语法问题,本文详述了它们对书籍品质的潜在危害。为克服这些难题,文中提出了三项实效性策略:强化编辑校对人员的专业培训,采纳高效的编校技术手段,以及构建健全的编校体系,严格规范各个环节的责任与标准,以保障编校工作的效率与品质。本研究旨在为提高人文社科图书编校质量贡献参考依据。

基于Electra和门控双线性神经网络的中文语法错误检测模型

语法错误检测是自然语言处理中自动校对技术的重要环节。中文语法灵活多变,而且错别字和语法错误会严重影响其周边范围的词义语义,甚至整个句子的原本含义,另外,现有深度学习模型为提高性能经常引入较多外部信息,也导致训练难度大。因此该研究将语法错误检测视为序列标注任务,提出了一种基于Electra的神经网络模型,以门控双线性神经网络Gated-Bilinear为其下游结构,在预训练语言模型基础上利用相邻Token的特征加强字向量的局部语义相关性,减轻其受到的错误语义影响。研究使用了历年中文语法错误检测(CGED)任务的数据集,训练并评估模型的性能,实验表明,使用该方法的检错性能在单模型和多模型集成方法上均达到最优水平。

融合ELECTRA和文本局部信息的中文语法错误检测方法

语法错误检测是自然语言处理领域的一项基本任务,其目标是自动识别文本中存在的错别字、语法及语序错误等。与其他语言相比,中文语法灵活多变且缺乏时态、语态等标志性信息,因此,文本的局部信息对于中文语法错误检测具有重要作用。传统的机器学习方法难以检测文本中存在的语法错误,而现有深度学习方法在纠错过程中不能充分利用文本的局部信息,导致语法错误检测效果不佳。建立一种融合ELECTRA和文本局部信息的中文语法错误检测模型ELECTRA-GCNN-CRF。将语法错误检测视为序列标注任务,使用ELECTRA预训练语言模型对文本进行表征。采用卷积神经网络提取文本的局部位置和语义信息,并引入残差门控机制,降低无效信息带来的影响。通过CRF模型学习标签间的内在关联关系,输出符合标注规则的语法错误标签序列。在NLPTEA中文语法错误检测数据集上的实验结果表明,ELECTRA-GCNN-CRF在检测层、识别层和定位层上的F1值较对比基线模型分别平均提高了0.94、3.74和5.03个百分点,该模型能够有效提升语法错误检测效果。

融合字符与词性特征的泰语文本语法错误检测

文本语法错误检测与纠正旨在自动识别并纠正文本中的语法错误。与汉语、英语等语言不同,该任务在一些泰语语言的文本上受制于数据规模问题,仍然只能针对简单规则进行识别和校正。该文结合相应的语言学及错误类型特点,基于人工启发式规则,利用单语数据构建了一定规模的泰语文本语法错误检测与纠正语料库。基于该语料库,该文提出一种融合语言学特征的泰语文本语法错误检测方法,在多语言BERT序列标注模型的基础上融合字符、词与词性的深层语义表达。实验结果表明,该文方法的错误检测性能比仅依赖于多语言BERT的基线模型提升了1.37%的F1值,并且模型性能会随着训练数据规模的增大而提高,证明了该文语料库构建方法的有效性。

初中英语写作语法错误分析及教学建议

语法是英语学科的基础内容,是学生进行书面表达的支撑。但是,在语法储备、语法使用方法认知不足等因素的影响下,大部分学生在进行英语写作时出现了诸多语法错误。文章指出,教师需要分析学生写作中常见的语法错误,以日常教学为依托,采用适当的方式实施语法教学,帮助他们查漏补缺,减少语法错误,以提高英语写作质量。

英语专业学生语法错误分析及其对语法教学的启示——一项基于WECCL 2.0语料库的研究

语法学习对于英语语言学习至关重要,但无论是英语专业学生还是非英语专业学生对于语法的理解和运用都存在一定的障碍,作文中语法的错误显得尤为突出。本研究选取WECCL 2.0语料库1~4年级英语专业学生各50篇相同题目的限时作文作为研究样本,统计与分析样本中出现的语法错误,研究作文中常见的语法错误,分析原因并提出改善语法教学的策略。

中文文本自动校对中的语法错误检查

文章将中文文本的语法错误分为搭配错误和与句型成分相关的错误两大类。分别采用模式匹配的方法和基于句型成分分析的进行检查,这两种方法的结合,可以同时考虑局部和全局的语法限制信息,并且降低了语法检查的复杂度。通过对实验结果的分析和评测,证明文章所述的方法是可行的。

基于深度学习的中文语法错误诊断方法研究

随着中国国际影响力的日益提高和汉语国际地位的提升,学习和使用汉语的国际学者越来越多。中文文本校对技术有助于各个领域处理所涉及到的文本错误,其中中文语法错误诊断是中文计算机辅助学习的研究热点之一。鉴于此,根据中文语法错误诊断的特点,通过分析现有中文语法错误诊断方法存在的问题,提出一种基于注意机制的双向长短期记忆网络(BI-LASM-ATT)与条件随机场(CRF)相结合的模型应用于中文语法错误诊断研究。该模型采用jieba分词技术对数据进行分词和词性标注等预处理工作,利用Skip-gram模型得到词向量表示,作为BI-LSTM-ATT模型的词嵌入层,获取到两个方向上的长距离信息提供给CRF模型进行序列标注。在NLPCC2018的TASK2提供的数据集上的实验结果表明,该模型对比传统语法错误诊断模型,在中文语法错误诊断的Accuracy、精确率、召回率和F_meature方面均有明显提高。

ACCENT生成的语法分析器中多个语法错误检查的实现

ACCENT产生的语法分析器一次只能发现源程序中的一个错误,很不利于实际应用。针对有明确语句结束标记的程序设计语言,提出了一种能查找多个语法错误的实现方法,并在ATLAS语法分析中得到了实际应用和验证,效果良好。

日本学生汉语学习的语法错误分析与汉日语言对比

本文对日本学生学习汉语的语法错误进行了系统的分析 ,并从汉日语言对比的角度探讨了日本学生错误的根源。我们认为 ,汉日语言对比研究对对日汉语教学有着重要的作用。

基于LSTM和N-gram的ESL文章的语法错误自动纠正方法

针对英语文章语法错误自动纠正(Grammatical Error Correction,GEC)问题中的冠词和介词错误,该文提出一种基于LSTM(Long Short-Term Memory,长短时记忆)的序列标注GEC方法;针对名词单复数错误、动词形式错误和主谓不一致错误,因其混淆集为开放集合,该文提出一种基于ESL(English as Second Lauguage)和新闻语料的N-gram投票策略的GEC方法。该文方法在2013年CoNLL的GEC数据上实验的整体F1值为33.87%,超过第一名UIUC的F1值31.20%。其中,冠词错误纠正的F1值为38.05%,超过UIUC冠词错误纠正的F1值33.40%,介词错误的纠正F1为28.89%,超过UIUC的介词错误纠正F1值7.22%。

英语学习者书面语法错误自动检测研究综述

英语学习者书面语法错误检测和修改系统可为作文自动评分提供参数,评测作文整体质量;也可用于计算机辅助英语教学,为学生提供书面纠错反馈,促进其二语写作能力的发展。该文概述了近十年来自然语言处理技术在英语学习者语法错误自动检测研究中的应用,首先介绍了基于大规模本族语和学习者语料库的三种数据驱动的系统设计方法,然后讨论了语误检测系统的评测标准,最后提出了提高现有系统准确率的一些建议。

科技论文中常见语法错误例析

在科技论文的写作或者编辑对论文的编排过程中,常常会出现很多语法错误,这里列举出了几种常见的语法错误,并举例进行了分析。目的在于提醒广大作者和编辑,学会辨析和修改病句,有益于正确运用句子以表情达意。同时,也使我们更加牢记修改原则,掌握辨析、修改方法,培养修改病句的语感能力。这样也使我们熟悉了语法错误的常见类型,便于"对症下药"。

母语负迁移对成人英语写作中语法错误的影响

本文根据迁移理论和错误分析方法分析了成人英语学习者英语作文中出现的语法错误,发现母语负迁移对成人英语写作中的语法错误有一定的影响,并指出了母语迁移对成人英语写作教学的启示。

学习者语法错误与语言能力的相关性研究——一项基于大学英语写作的实证调查

本研究以某高校大学二年级非英语专业学生在课堂环境下的写作实践为语料,通过系统收集、辨别分类,分析解释了大学英语写作中常见的语法错误的类型、频次及内容,发现虽然某些语法错误与语言能力不具直接相关性,但从总体上看,语言能力确是导致语法错误的重要因素。因此大学英语写作教学中,仍必须加强语法训练,同时重视写作数量和频率等策略。

四、六级考试写作中的典型语法错误综合分析

英语写作是体现英语运用能力的一个重要方面,是各类英语考试的必考题型之一。从历年四、六级考试情况来看,写作作为主观题型,一直是考生的薄弱环节。由于缺少语言环境及长久应试教学方式的误导,在时间限制及应试心理的影响下,学生写出的文章平时相比更是漏洞百出,临场发挥让大多数学生对于写作没有自信,在写作过程中尤其是语法使用上错误不断。鉴于此,在归纳总结四、六级作文中一系列的典型语法错误的基础上,研究出可行的解决方案,以期给考生一些技巧上的提醒,使他们在四、六级英语写作中获得更好的成绩。

广东科技期刊论文写作中常见的语法错误辨析

准确性、科学性和条理性是科技论文语言表达的主要要求和基本规范.根据近三年广东科技期刊登载的论文中的实例,对句子成分残缺、词语搭配不当、语句用词不妥、语序混乱、表述不清等5类14种常见的语法错误进行了辨析.

汉语负迁移导致英语写作中常见的语法错误分析

"写"在大学英语教学当中是学生必须掌握的四项基本技能之一,它作为语言输出的一种方式,是人类交际活动必不可少的主要途径。中国大学生虽经过了六至九年的英语学习,但写作能力仍然较差,不能以外语思维方式创造性地表达思想,还经常出现一些简单的错误,这一直是大学英语教学中困扰学生和教师的问题。笔者结合多年的大学英语教学实践,运用第二语言习得中语言负迁移理论,分析学生在英语写作中常见的语法错误,以期使学生尽量避免母语负迁移对英语学习造成的消极影响,提高学生的写作水平。

英语口语语法错误分析及其教学初探

从英语口语的功能和实用出发,通过分析英语口语语法结构特点,指出其不同于书面语法之处,旨在提出中国学生不应单纯学习英语结构形式方面的知识,而应全面学习与语言交际过程相关的知识和技能,从而培养用英语实际进行交际活动的能力。