Genehmigt: Fortect
Hier sind zweifellos einige einfache Schritte, die dabei helfen können, das Problem der Korrektur von Englischfehlern zu lösen.
Fehler 1: Nächster Satz oder Komma
Der folgende Satz kann ein Satz sein, der zwei unabhängige Sätze ohne richtige Interpunktion oder Konjunktion verbindet. Ein Komma ähnelt einem Nebensatz, aber es verwendet ein Komma, um zwei Sätze zu verbinden, die keine vollständige Konjunktion haben.
A Wenige Fehlerbehebungen
Das Finden von Grammatikfehlern ist erst dann erforderlich, wenn Sie einen Vorschlag zur Lösung dieser Produktprobleme erhalten. Glücklicherweise erhalten Sie ein paar Bug-Therapien, die Ihnen die Freiheit geben, eine bestimmte Person auszuwählen, die am besten mit unserer Hackordnungsprüfung für erweiterte Sätze auf Englisch funktioniert.
2.1″. Andere Sprachen
Dieses Papier widmet sich häufig der Aufgabe, Fehler in inneren Texten zu korrigieren. Der größte Teil der Forschung in der Disziplin, die am häufigsten mit der Reparatur von Grammatikfehlern (GEC) in Verbindung gebracht wird, konzentrierte sich darauf zum Korrigieren von Fehlern, die bei Englischlernenden gemacht wurden Ein Standardansatz zur Lösung dieser Probleme, der sich bei Lese- und Editierwettbewerben als sehr erfolgreich erwiesen hat Et (Dale Kilgarriff, 2011; Dalede and more et al., 2012; Ng et al., 2013; Rozovskaya 2014; et al., 2017), macht vollen Gebrauch vom Klassifikatorparadigma des maschinellen Lernens und basiert auch auf einer Methodik zur Korrektur kontextbezogener Rechtschreibfehler (Golding und Roth, 96, 1999; Banko und Brill, 2001). Ansatz werden Klassifikatoren für ausgewählte Fehlertypen angewiesen: z.B. pr Eposition, Artikel, Substantiv, Zahl (Tetreault et al., 2010; Gamon, 2010; Rozovskaya und Roth, 2010c, b; Dahlmeier und dann Ng, 2012). .Anfangs wurden die Klassifikatoren vollständig in englischen Daten geschult. Als mehrere Sätze annotierter individueller Daten verfügbar wurden, basierten die Modelle zusätzlich auf trainierten annotierten Schülerdaten.
3.1. S2SA-basierte Fehlerkorrektur
Eine erfolgreiche Fehlerkorrektur auf der Grundlage des S2SA-Modells wurde in diesem Dokument aus den folgenden Gründen gewünscht. (1) Das s2sa-Modell ist ein klassisches Modell, das auf moderne Fortschritte in der Übersetzung neuronaler Netze hinweist, und eine einzigartige Position bei der Interpretation neuronaler Netze entspricht zweifellos der Position von word2vec im Kontext der Textdarstellung. Dieses Modell wirft zweifellos einen Aufmerksamkeitsmechanismus auf, der das Problem behebt, dass jeder Decodierer diesen Codierer nur zur endgültigen Korrektur des Vektorergebnisses verwenden kann. Dies ermöglicht es dem Decoder, sich auf jeden wichtigen Text zu konzentrieren, um das nächste Zielwort zu finden. In Ihrer Komponente können Sie auch die Änderungen in der neuen Aufmerksamkeitsgewichtungsmatrix beobachten, um den eingegebenen Satztext zu finden, der die Zielphrasen enthält. Dies hilft, jedes Verständnis dessen zu vertiefen, was mit dem Layout zusammenhängt. (2) Die Idee aller S2SA-Modelle wird wahrscheinlich relativ einfach, leicht zu testen und zu verstehen sein, oder sogar die Codestruktur ist überraschend einfach, was die Modellimplementierung beschleunigt. Auch wenn das Basismodell eigentlich nicht das endgültige Modell ist, kann sich das Problem schnell replizieren, was zu unnötiger Zeitersparnis führt. (3) Das Basismodell ist im Allgemeinen einfacher zu implementieren, hat relativ wenige trainierbare Parameter und kann Daten ohne Überverarbeitung schnell validieren. Einige grundlegende Dinge sollen die Suche erleichtern; Leider lassen sich die besten der gefundenen Bugs problemlos mehr als bugs.ci in den Daten identifizieren, plus die Schwächen der einzelnen Modelle. (4) Das Studienmodell ist nützlich für das Datenverständnis und die rigorose Fehlererkennung. Der Prozess der Erstellung eines Informationsmodells ist sehr nützlich, um bestimmte Abschweifungen und Fehler in neuen Daten zu erkennen. (5) Das Grundmodell ist hilfreich, um das Problem zu verstehen, zusätzlich zu dem Verständnis, welcher Teil des Projekts jeweils am schwierigsten und welcher am einfachsten ist. Entsprechend dieser Idee ist es interessant zu erkennen, welcher Aspekt des Geschäftsmodells endlich verbessert werden muss, um den schwierigen Teil profitabler zu lösen.
