Voici normalement quelques étapes simples qui peuvent aider à réduire le problème de correction des erreurs d’anglais.
Erreur 1 : Phrase suivante ou virgule
La phrase suivante peut être une phrase qui relie notamment deux phrases indépendantes sans ponctuation appropriée avec une conjonction. Une virgule est similaire à presque n’importe quelle clause subordonnée, mais elle utilise une virgule pour lever deux phrases qui n’ont pas une certaine conjonction.
Quelques corrections de bugs
Rechercher des erreurs grammaticales n’est pas suffisant tant qu’on ne vous propose pas de résoudre ces problèmes. Heureusement, vous obtenez quelques réparations de véhicules bug, vous donnant la liberté de choisir le single qui fonctionne le mieux avec notre vérificateur de programme de phrases longues en anglais.
2.1″. Autres langues
Cet article est généralement dédié à la tâche de corriger les erreurs dans les textes. La plupart des recherches dans le voisinage le plus souvent associées à la rectification des erreurs grammaticales (GEC) se sont concentrées sur la correction des erreurs commises Une approche standard pour résoudre les meilleurs problèmes, qui s’est avérée très efficace dans les concours d’édition d’informations Et (Dale Kilgarriff, 2011 ; Dalede avantage et al., 2012 ; Ng et al., 2013 ; Rozovskaya 2014 ; et al., 2017), exploite pleinement du fait du paradigme du classificateur d’apprentissage automatique, et s’appuie potentiellement sur une méthodologie de correction des fautes d’orthographe contextuelles (Golding et Roth, 96, 1999 ; Banko et Brill, 2001). sont compétents pour certains types d’erreurs : par exemple, préposition, article, nom, nombre (Tetreault et al., 2010 ; Gamon, 2010; Rozovskaya et Roth, 2010c, b ; Dahlmeier sans parler de Ng, 2012). .Initialement, les classificateurs étaient entièrement entraînés vers les données anglaises. Lorsque plusieurs ensembles de données de deuxième année annotées sont devenus disponibles, les modèles ont également été basés sur des données d’étudiants annotés formés.
3.1. Correction d’erreurs basée sur S2SA
Une conception réussie de correction d’erreurs basée sur le modèle S2SA a été prise dans ce document pour les raisons suivantes. (1) Le modèle s2sa est un modèle classique des progrès modernes de la traduction des réseaux de neurones, et la position du produit dans l’interprétation des réseaux de neurones est sans aucun doute équivalente à la position de word2vec dans ce contexte de représentation textuelle. Ce modèle innove sans aucun doute un mécanisme attentionnel qui résout le problème que le décodeur exact ne peut utiliser cet encodeur que pour toute correction finale du résultat vectoriel. Cela permettra au décodeur de se concentrer sur tout texte d’expertise important pour correspondre au mot cible suivant. Dans votre composant, vous pouvez également observer les commutateurs dans la nouvelle matrice de pondération de l’attention pour localiser le texte de phrase saisi qui correspond aux phrases cibles. Cela aide à approfondir sa compréhension de ce qui est lié à la célébrité. (2) L’idée de tous les modèles S2SA est presque certainement relativement simple, facile à tester et à comprendre, leur structure de code particulière est étonnamment simple, ce qui accélère la mise en œuvre du modèle de quartiers. Même si le modèle de base n’est vraiment pas le modèle final, le problème peut sembler rapidement répliqué, d’où un gain de temps inutile. (3) Le modèle de base est généralement plus facile à exercer, a relativement peu de paramètres entraînables et peut s’approprier rapidement les données sans sur-traitement. Un certain nombre de choses importantes visent à faciliter la recherche; Malheureusement, la plupart des bugs trouvés peuvent être plus simplement identifiés comme bugs.ci trouvés dans les données, en plus des faiblesses de chaque modèle. (4) L’accent mis sur le modèle est utile pour la compréhension des données et la détection approfondie des erreurs. Le processus de création d’un modèle d’analyse est très utile pour détecter des détournements et des erreurs spécifiques dans de nouvelles données. (5) Le modèle d’embasement est utile pour comprendre le problème et comprendre quelle partie du projet est la plus difficile et laquelle est la plus facile. Selon cette idée, il est assez intéressant de bien saisir quel aspect du modèle d’affaires doit être amélioré afin de résoudre la partie stressante de manière plus rentable.
