小川 耀一朗‎ > ‎

NLP2019 発表概要・報告会

発表について
タイトル
分類モデルを用いた日本語学習者の格助詞誤り訂正
概要
  • 格助詞「が,を,に,で」に訂正対象を限定した誤り訂正システムを構築した
  • モデルはRNNモデルとCNNモデルを実装し,文中の1箇所のマスクされた位置にどの格助詞が当てはまるかを予測する分類問題を解く
  • テストデータにNAIST誤用コーパスを用いて,対象格助詞に対して83.27%の正解率を示した
  • 格助詞誤りチェッカーとして,今回のモデルを試せるようなツールを公開した
質問意見
  • BCCWJを訓練させる時は全てのジャンルを使用したか?→はい.
  • モデルの入力には誤っている格助詞を含めていないが,どの単語がどの単語に間違える傾向があるという情報は有効なので入力に含めたほうがいい.
  • 格助詞の不足が多くみられると思うが,それはしないのか?→助詞不足は高頻度で起こるので,今後検証していきたい.
感想
  • ツールの感想・フィードバックがなかったので,これが使えるのか使えないのかがよくわからない
  • 発表時間は14:30だったのでちょうどよかった
  • 緊張した

報告会資料
  • 下に添付
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原稿.pdf
(827k)
小川耀一朗,
2019/03/17 20:42
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小川耀一朗,
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