Aprovado: Fortect
Aqui estão alguns processos simples que podem ajudar a resolver o problema de corrigir erros de inglês.
Erro 1: próxima frase ou vírgula
A frase a seguir pode ser uma frase que conecta duas construções gramaticais independentes sem pontuação ou conjunção adequada. Uma vírgula tem sido semelhante a qualquer oração subordinada, mas usa uma vírgula para conectar duas frases que realmente não têm uma conjunção exata.
A Algumas correções de bugs
Encontrar erros gramaticais não é suficiente até que você receba uma nova sugestão para superar esses problemas. Felizmente, você está obtendo algumas correções de bugs, oferecendo a flexibilidade geral de escolher o que funciona melhor trabalhando com nosso verificador de estrutura de frases estendida em inglês.
2.1″. Outros Idiomas
Este artigo é dedicado à rotina de correção de erros em textos. A maioria das pesquisas na área mais comumente associada à correção de erros gramaticais (GEC) tem sido focada na correção de erros cometidos por alunos de inglês. Uma abordagem normal para resolver esses problemas, que tem se mostrado muito bem-sucedida em concursos de edição de texto Et (Dale Kilgarriff, 2011; Dalede plus et al., 2012; Ng et al., 2013; Rozovskaya 2014 ; et al., 2017), para gerar pleno uso do paradigma do classificador de descoberta da máquina, e também se baseia em uma estratégia de correção de erros ortográficos contextuais (Golding e Roth, 96, 1999; Banko e Brill, 2001). abordagem particular, os classificadores são treinados para tipos selecionados relativos a erros: por exemplo, preposit íon, artigo, substantivo, array (Tetreault et al., 2010; Gamon, 2010; Rozovskaya e Roth, 2010c, b; Dahlmeier e Ng, 2012). .Inicialmente, os classificadores acabaram sendo totalmente treinados em dados em inglês. Quando incontáveis conjuntos de dados anotados de alunos ficaram disponíveis, as escolhas foram baseadas adicionalmente em dados anotados de alunos treinados.
3.1. Correção de erro baseada em S2SA
Um modelo de correção de erro bem-sucedido com base no modelo S2SA foi escolhido neste documento devido às seguintes razões. (1) O modelo s2sa é definitivamente um modelo clássico de avanços modernos na falta de tradução de redes de sentimento, e sua posição na descriptografia de redes neurais equivale ao emprego de word2vec no contexto de ilustração de texto. Este modelo, sem dúvida, introduz uma mecânica atencional que corrige o problema de que o decodificador só pode incorporar este codificador para a correção final de seu resultado vetorial. Isso permite que o decodificador preste atenção em qualquer texto de entrada importante para corresponder a uma próxima palavra-alvo. Em seu componente, você também observará as mudanças na nova matriz de peso do olhar para descobrir o texto da frase digitado que corresponde às frases-alvo. Isso ajuda a aprofundar a compreensão do que poderia ser descrito como relacionado ao modelo. (2) A ideia da maioria dos modelos S2SA é relativamente simples, fácil de testar e entender, sua estrutura de código é tremendamente simples, o que agiliza a implementação do modelo. Mesmo que o modelo base não seja o final, o problema pode ser replicado rapidamente, resultando em economia de tempo desnecessária. (3) O modelo básico é normalmente mais fácil de usar, tem relativamente poucos parâmetros treináveis e pode corrigir dados rapidamente sem o benefício do processamento excessivo. Algumas coisas importantes são para facilitar a busca; Infelizmente, a maioria dos bugs detectados podem ser mais facilmente identificados como bugs.ci encontrados nos dados, ou as fraquezas de um modelo. (4) O modelo de referência é útil ao considerar a compreensão dos dados e a detecção abrangente de erros. A absorção de criar um modelo de referência é muito realista para detectar desvios e erros específicos nos dados mais recentes. (5) O modelo base é útil para entender o problema e entender qual parte do projeto é a mais difícil e qual é normalmente a mais fácil. De acordo com essa ideia, poderia ser descrito como bastante interessante saber qual aspecto desse modelo de negócios precisa ser aprimorado na entrega para resolver a parte difícil de uma maneira muito mais lucrativa.
