tailieunhanh - Báo cáo khoa học: "Tense and Aspect Error Correction for ESL Learners Using Global Context"

As the number of learners of English is constantly growing, automatic error correction of ESL learners’ writing is an increasingly active area of research. However, most research has mainly focused on errors concerning articles and prepositions even though tense/aspect errors are also important. | Tense and Aspect Error Correction for ESL Learners Using Global Context Toshikazu Tajiri Mamoru Komachi Yuji Matsumoto Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology 8916-5 Takayama Ikoma Nara 630-0192 Japan toshikazu-t komachi matsu @ Abstract As the number of learners of English is constantly growing automatic error correction of ESL learners writing is an increasingly active area of research. However most research has mainly focused on errors concerning articles and prepositions even though tense aspect errors are also important. One of the main reasons why tense aspect error correction is difficult is that the choice of tense aspect is highly dependent on global context. Previous research on grammatical error correction typically uses pointwise prediction that performs classification on each word independently and thus fails to capture the information of neighboring labels. In order to take global information into account we regard the task as sequence labeling each verb phrase in a document is labeled with tense aspect depending on surrounding labels. Our experiments show that the global context makes a moderate contribution to tense aspect error correction. 1 Introduction Because of the growing number of learners of English there is an increasing demand to help learners of English. It is highly effective for learners to receive feedback on their essays from a human tutor Nagata and Nakatani 2010 . However manual feedback needs a lot of work and time and it also requires much grammatical knowledge. Thus a variety of automatic methods for helping English learning and education have been proposed. The mainstream of English error detection and correction has focused on article errors Knight and Chander 1994 Brockett et al. 2006 and preposition errors Chodorow et al. 2007 Rozovskaya and 198 Roth 2011 that commonly occur in essays by ESL learners. On the other hand tense and aspect errors have been little studied even .

• Báo cáo khoa học
• Tense and Aspect Error Correction
• ESL Learners Using Global Context
• Toshikazu Tajiri Mamoru Komachi Yuji Matsumoto
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball