Approvato: Fortect
Ecco alcuni semplici passaggi che possono aiutare a risolvere lo scenario di correzione di errori di inglese.
Errore 1: frase o virgola successiva
La frase qui può essere una frase che collega altre due frasi indipendenti senza una corretta punteggiatura o congiunzione. Una virgola è simile a qualsiasi proposizione subordinata, anche se usa una virgola per collegare due costruzioni grammaticali che non hanno una congiunzione esatta.
Alcune correzioni di bug
Trovare errori grammaticali non è sufficiente finché al tuo sito non viene dato un suggerimento per superare questi problemi. Fortunatamente, stai ricevendo alcune correzioni di bug, dando alla tua azienda la libertà di scegliere quello che funziona meglio con il nostro controllo della struttura delle frasi estese in inglese.
2.1″. Altre lingue
Questo articolo è dedicato a garantire il compito di correggere gli errori nei testi. La maggior parte della ricerca nell’area maggiormente associata alla correzione degli errori grammaticali (GEC) è stata precedentemente focalizzata su correzione degli errori commessi dagli studenti inglesi. Un approccio standard per risolvere questi problemi, e si è dimostrato molto efficace nei concorsi di editing di testi Et (Dale Kilgarriff, 2011; Dalede plus et ., 2012; Ng et al., 2013; Rozovskaya 2014; et ainsi al., 2017), fa pieno uso del nuovo paradigma del classificatore di apprendimento della macchina da cucire e si basa anche su una metodologia per correggere gli errori di ortografia contestuale (Golding oltre a quello Roth, 96, 1999; Banko e Brill, 2001) In questo particolare approccio, i classificatori vengono addestrati per i tipi di errore preferiti: ad esempio, preposizione, articolo, sostantivo, conteggio (Tetreault et al., 2010; Gamon, 2010; Rozovskaya e Roth, 2010c, b; Dahlmeier e Ng, 2012). .Inizialmente, i classificatori sono stati completamente formati sui dati personali inglesi. Quando sono diventati disponibili più set di dati degli studenti annotati, i modelli sono stati inoltre basati su dati degli studenti annotati intelligenti.
3.1. Correzione degli errori basata su S2SA
In questo documento di approccio è stato scelto un modello corretto di correzione degli errori basato sull’utilizzo del modello S2SA per i seguenti motivi. (1) Il modello s2sa è un modello classico degli incrementi moderni nella traduzione delle reti neurali, e la sua posizione nell’ultima interpretazione delle reti neurali è equivalente per te alla posizione di word2vec nel contesto legato alla rappresentazione del testo. Questo modello introduce senza dubbio un esclusivo meccanismo attenzionale che risolve il problema che il decoder può eventualmente utilizzare solo questo encoder per la regolazione finale del risultato del vettore. Ciò consente al decodificatore di concentrarsi su qualsiasi testo di input importante per assicurarsi che corrisponda alla parola target successiva. Nella tua zona, puoi anche osservare i cambiamenti in cui la nuova matrice del peso di attenzione per scoprire parte del testo della frase che viene inserito che corrisponde alle frasi particolari. Questo aiuta ad approfondire la comprensione di ciò che è correlato al modello. (2) L’idea di tutti i modelli S2SA è relativamente molto facile da testare e comprendere, il loro ordine del codice è sorprendentemente semplice, il che velocizza l’installazione del modello. Anche se il modello base non è il modello finale effettivo, il problema può essere risolto rapidamente, con conseguente risparmio di tempo inutile. (3) Il modello di fiducia è generalmente più facile da usare, ha relativamente pochi parametri addestrabili e può correggere i dati piuttosto rapidamente senza un’elaborazione eccessiva. Un certo numero di cose importanti è senza dubbio quello di facilitare la ricerca; Sfortunatamente, direi che la maggior parte dei bug trovati possono essere identificati più facilmente visto che bugs.ci trovato nei dati, o gli svantaggi di ogni modello. (4) Il modello di riferimento è spesso utile per la comprensione dei dati e sensori di errore completi. Il processo di creazione di un modello di riferimento sarà probabilmente molto utile per rilevare deviazioni e slittamenti specifici nei nuovi dati. (5) Il modello base è stato utile per comprendere il problema e capire quale spesso parte del progetto è la più difficile ma quale è la più facile. Secondo questa immagine, è piuttosto interessante sapere quale squadra del modello di business deve essere ridotta per risolvere la parte difficile in modo più redditizio.
