基于Transformer增强架构的中文语法纠错方法

语法纠错任务是自然语言处理领域的一项重要任务,近年来受到了学术界广泛关注。该任务旨在自动识别并纠正文本中所包含的语法、拼写以及语序错误等。该文将语法纠错任务看作是翻译任务,即将带有错误表达的文本翻译成正确的文本,采用基于多头注意力机制的Transformer模型作为纠错模型,并提出了一种动态残差结构,动态结合不同神经模块的输出来增强模型捕获语义信息的能力。受限于目前训练语料不足的情况,该文提出了一种数据增强方法,通过对单语语料的腐化从而生成更多的纠错数据,进一步提高模型的性能。实验结果表明,该文所提出的基于动态残差的模型增强以及腐化语料的数据增强方法对纠错性能有着较大的提升,在NLPCC 2018中文语法纠错共享评测数据上达到了最优性能。

面向汉语作为第二语言学习的个性化语法纠错

语法纠错任务旨在通过自然语言处理技术自动检测并纠正文本中的语序、拼写等语法错误。当前许多针对汉语的语法纠错方法已取得较好的效果,但往往忽略了学习者的个性化特征,如二语等级、母语背景等。因此,该文面向汉语作为第二语言的学习者,提出个性化语法纠错,对不同特征的学习者所犯的错误分别进行纠正,并构建了不同领域汉语学习者的数据集进行实验。实验结果表明,将语法纠错模型适应到学习者的各个领域后,性能得到明显提升。

推进高校思政课教育,切实履行培养新时代接班人的职责使命

高校思想政治理论课是让大学生知道“从哪里来、到哪里去”,引导大学生肩负起建设社会主义现代化国家历史使命的核心课程。本文依次从重要意义、现存问题以及发展路径三个方面,详细阐述了在推进高校思想政治教育中思政课的“主阵地、主线条、主渠道”地位,深入分析了当前高校思政课教育中存在的问题并针对性地提出了对策和建议。