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다음은 영어 오류 수정 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 간단한 예방 조치입니다.
실수 1: 다음 문장 또는 쉼표
다음 문장은 적절한 구두점이나 접속사 없이 두 개의 독립적인 문법 구성을 연결하는 문장일 것입니다. 쉼표도 종속절과 유사하지만 정확한 접속사가 없는 두 문장을 연결하기 위해 쉼표를 만드는 경향이 있습니다.
몇 가지 버그 수정
문법 오류를 찾는 것만으로는 이러한 문제를 극복하기 위한 완전한 제안이 제공될 때까지 충분하지 않습니다. 운 좋게도 몇 가지 버그가 수정되어 영어로 된 확장 문장 구조 검사기의 도움으로 가장 잘 작동하는 것을 선택할 수 있는 이점이 있습니다.
2.1″. 기타 언어
이 문서는 텍스트의 오류 수정을 목표로 합니다. 문법 오류 수정(GEC)을 포함하여 가장 일반적으로 관련된 영역의 일부 연구에 초점을 맞췄습니다. 영어 학습자가 범하는 오류를 항상 수정하며 이러한 문제를 해결하기 위한 균일한 접근 방식은 텍스트 편집 경연 대회에서 매우 성공적으로 확인되었습니다. Rozovskaya 2014; et al., 2017) 분류기 패러다임을 파악하는 기계의 완전한 사용을 가능하게 하고 문맥상의 철자를 수정하는 기술을 기반으로 합니다(Golding and Roth, ninety six, 1999; Banko and Brill, 2001). 이 기본 접근 방식에서 분류기는 연결된 오류(예: 전치사, 기사, 명사, 그림(Tetreault et al., 2010; 가몬, 2010; Rozovskaya 및 Roth, 2010c, b; Dahlmeier 및 Ng, 2012). .처음에 분류자는 영어 데이터에 대해 완전히 훈련되었다고 느꼈습니다. 주석이 달린 학생 데이터의 여러 겹 세트를 사용할 수 있게 되자 시간은 추가로 훈련된 주석이 달린 장학생 데이터를 기반으로 했습니다.
3.1. S2SA 기반 오류 수정
이 문서에서는 다음과 같은 이유로 S2SA 모델 기반의 성공적인 오류 수정 모델을 선택했습니다. (1) s2sa 모델은 감각 네트워크 번역의 현대적 발전에 대한 고전적인 모델이었으며, 신경망 이해에서 그 위치는 텍스트 설명의 맥락에서 word2vec의 자리와 동일합니다. 이 모델은 의심할 여지 없이 현재 벡터 결과의 최종 수정을 위해 디코더가 이 인코더만 구현할 수 있다는 문제를 해결하는 주의 도구를 도입합니다. 이를 통해 디코더는 새로운 다음 대상 단어와 일치하도록 중요한 입력 텍스트에 특별한 주의를 기울일 수 있습니다. 구성 요소에서 대상 구와 일치하는 입력된 문장을 찾기 위해 새로운 주의 가중치 매트릭스의 변경 사항을 관찰할 가능성이 높습니다. 이는 모델과 관련된 내용을 더 깊이 이해하는 데 도움이 됩니다. (2) 모든 S2SA 모델 내의 아이디어는 비교적 간단하고 쉽고 테스트 및 이해가 빠르며 코드 구조가 매우 간단하여 모델 구현 속도가 빨라집니다. 기본 모델이 최종 전략이 아닌 경우에도 문제를 빠르게 복제할 수 있으므로 불필요한 시간을 절약할 수 있습니다. (3) 기본 모델은 일반적으로 사용하기 쉽고 훈련 가능한 매개변수가 상대적으로 제한적이어야 하며 과도한 처리 없이 데이터를 빠르게 수정할 수 있어야 합니다. 검색을 더 쉽게 하기 위해 몇 가지 중요한 사항이 있습니다. 불행히도 학습된 대부분의 버그는 bugs.ci가 데이터에서 발견되거나 두 모델의 약점으로 더 쉽게 식별될 수 있습니다. (4) 참조 모델은 데이터 이해 및 포괄적인 오류 감지로 인해 유용합니다. 참조 모델을 만드는 과정은 새로운 데이터에서 특정 편차와 오류를 감지하는 데 매우 보람이 있습니다. (5) 기본 모델은 문제를 이해하고 프로젝트와 관련된 부분이 가장 어렵고 현재 가장 쉬운 부분을 이해하는 데 유용합니다. 이 아이디어에 따르면 현재 비즈니스 모델의 어떤 측면이 트랜잭션에서 개선되어야 하는 부분이 훨씬 더 수익성 있는 방식으로 어려운 부분을 해결해야 하는지 아는 것은 매우 흥미로운 것으로 간주됩니다.
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