7.15——文献阅读《Deep Context Model for Grammatical Error Correction》

[li-aolong]

文献阅读

第4篇文献：《Deep Context Model for Grammatical Error Correction》

GEC的深度上下文模型

摘要

基于RNN，将纠错视为分类问题，无需特征工程，在CoNLL-2014上达到SOTA

1. 介绍

GEC常用的任务有：HOO和CoNLL

使用的方法常基于三种：

1. 预定义规则
2. 分类（常需要手工设计特征，无需注释数据，容易包含深层的上下文信息）
   1. 浅层特征：POS，parsee information
3. 机器翻译（SMT，基于短语的和NMT）

本文方法：

1. 使用双向门控循环单元(GRUs)表示上下文，无需特征工程

2. 模型

• 基于context2vec
• 
• deep contex vector：例如go，左侧的GRU+右侧的GRU得到上下文向量
  • biGRU(w1:n, i) = lGRU(w1:ii 1) ⊕ rGRU(wi+1:n)
• 将连接起的向量送入MLP来捕获两边的相互依赖性，在第二层使用softmax来预测目标单词或其状态
  • MLP(x) = sof tmax(ReLU(L(x)))
• 若预测不一致，则检测到语法错误，使用预测来纠正
• 模型的输出为：
  • y = MLP(biGRU(w1:n, i))
• y值含义：
  • 
• 其它方法将错误统一处理，本文方法为每个特定的语法错误建立了模型

3. 实验

• 实验数据：https://dumps.wikimedia.org/enwiki/，CoNLL-2014的测试集：1312条句子
• 评价指标：F0.5（联合了精度P与召回率R，精度有二倍权重）
  • 
  • g为特定错误类型的人工的黄金标准，e为相关的系统编辑
• 使用Glove word embedding来初始化词嵌入，大小为300，输入文本小写，不在词汇表中则标记为unk，词汇表由wiki dump中常用的40000个单词组成。
• 错误类型
  • 冠词；介词；动词形式；名词number；主谓一致。
  • 使用 Stanford corenlp tools来定位需要被检查的目标单词，检测到则进行纠正
  • 冠词问题分三类；介词特定11个；动词形式问题分三类；名词分两类；主谓一致问题分两类；
• 窗口大小
  • 主谓一致，动词形式：整个句子
  • 冠词，介词，名词数量分别为：5，3，15
  • 
  • 在名词模型中加入Lemma，效果更好
  • 
• 结果
  • 
  • 在F0.5下，本文模型有四个任务更好
  • 在精度下，本文模型全部任务最佳，因为在本模型中，精度更重要
  • 
  • 修复了机械错误后，与其它在CoNLL-2014测试集上的SOTA模型进行了比较。
    • top-1是结合了规则和机器翻译方法的混合模型
    • top-2是基于系统的分类器（Table 3的CUUI）

4. 总结与将来工作

• 提出了一种新的神经网络架构来学习上下文表示，并用于GEC，其性能超过其它SOTA。该模型不需要复杂的特征工程，因为上下文特征表示可以由分类器以端到端的形式进行学习。
• 计划注意力机制引入该模型，从而使得模型能够仅仅关注到影响语法的上下文单词。