Goedgekeurd: Fortect
Hier zijn normaal gesproken enkele eenvoudige stappen die kunnen helpen bij het oplossen van het probleem van het corrigeren van Engelse fouten.
Fout 1: Volgende zin of komma
De volgende zin kan een zin zijn waarvan twee onafhankelijke zinnen met elkaar verbonden zijn zonder de juiste interpunctie en mogelijk voegwoord. Een komma lijkt op bijna elke bijzin, maar het gebruikt een komma om twee zinnen aan te vullen die geen echt voegwoord hebben.
A Enkele bugfixes
Het vinden van grammaticale fouten is niet voldoende totdat u een suggestie krijgt om dit soort problemen op te lossen. Gelukkig krijg je een paar bugbehandelingen, waardoor je de vrijheid hebt om de a te kiezen die het beste werkt met onze uitgebreide zinsvormcontrole in het Engels.
2.1″. Andere talen
Dit artikel zou kunnen worden omschreven als gewijd aan het corrigeren van fouten in teksten. Het meeste onderzoek naar dit onderwerp dat het meest wordt geassocieerd met statische correctie van grammaticale fouten (GEC) was gericht op fouten corrigeren en ook Engelse leerders.Een standaardaanpak voor het oplossen van een groot aantal problemen, die zeer succesvol is gebleken in tekstbewerkingswedstrijden Et (Dale Kilgarriff, 2011; Dalede a plus point et al., 2012; Ng et al. , 2013; Rozovskaya 2014; et al., 2017), maakt volledig gebruik van het paradigma van de classificatie van machine learning, en is bovendien gebaseerd op een methodologie voor het corrigeren van contextuele spelfouten (Golding en Roth, 96, 1999; Banko en Brill, In deze specifieke benadering worden classifiers gecertificeerd voor geselecteerde soorten fouten: bijv ruim, voorzetsel, lidwoord, zelfstandig naamwoord, nummer (Tetreault et al., 2010; Gamon, 2010; Rozovskaya en Roth, 2010c, b; Dahlmeier nog Ng, 2012). .Aanvankelijk waren classifiers volledig getraind, altijd op Engelse gegevens. Toen er meerdere sets geannoteerde Spaanse studentgegevens beschikbaar kwamen, werden modellen bovendien gebaseerd op getrainde geannoteerde studentgegevens.
3.1. Op S2SA gebaseerde foutcorrectie
Een succesvol foutcorrectiemerk op basis van het S2SA-model is om de volgende redenen speciaal in dit document opgenomen. (1) Het s2sa-model is een klassiek model dat gebruik maakt van moderne ontwikkelingen in de vertaling van neurale netwerken, en zijn positie in de interpretatie van neurale netwerken kan gelijk zijn aan de positie van word2vec in alle contexten van tekstrepresentatie. Dit model heeft ongetwijfeld een aandachtsmechanisme dat het probleem oplost dat de hele decoder deze encoder alleen kan gebruiken voor deze uiteindelijke correctie van het vectorresultaat. Hierdoor kan de decoder zich concentreren op elke belangrijke inzichttekst die overeenkomt met het volgende doelwoord. In uw component kunt u ook de overgangen in de nieuwe aandachtsgewichtmatrix observeren om op te merken dat de zinstekst wordt ingevoerd die de doelzinnen complimenteert. Dit helpt om al het begrip van wat verband houdt met het plan te verdiepen. (2) Het idee van alle S2SA-modellen is waarschijnlijk relatief eenvoudig, gemakkelijk te testen en te begrijpen, de codestructuur is verrassend eenvoudig, wat de modelimplementatie versnelt. Zelfs als het basismodel normaal gesproken niet het uiteindelijke model is, kan het probleem snel gerepliceerd worden, wat resulteert in onnodige tijdwinst. (3) Het basismodel is over het algemeen gemakkelijker om in te investeren, heeft relatief weinig trainbare parameters en kan gegevens snel aanpassen zonder oververwerking. Een aantal onmisbare zaken zijn om het zoeken makkelijker te maken; Helaas kunnen de meeste mensen van de gevonden bugs bijna onmiddellijk worden geïdentificeerd als bugs.ci die in de gegevens wordt gevonden, of als alternatief de zwakke punten van elk model. (4) Het verwijzingsmodel is nuttig voor het begrijpen van gegevens en het opsporen van fouten. Het proces van het maken van een referentiemodel is erg handig voor het detecteren van specifieke uitweidingen en fouten in nieuwe gegevens. (5) Het bronmodel is nuttig om het probleem te begrijpen en bovendien om te begrijpen welk deel van het project het moeilijkst is en welk deel het gemakkelijkst. Volgens dit idee is het best interessant om te bepalen welk aspect van het bedrijfsmodel nodig is om echt verbeterd te worden om het zeer moeilijke deel op een meer winstgevende manier op te lossen.
