SentenceCorrection
[Paper Note] Adapting Sequence Models for Sentence Correction, Allen Schmaltz+, EMNLP'17, 2017.07
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#NeuralNetwork #Pocket #NLP #EMNLP #Encoder-Decoder Issue Date: 2018-01-01 GPT Summary- 文字ベースのシーケンス・ツー・シーケンスモデルが、単語ベースやサブワードモデルよりも文修正タスクで効果的であることが示された。出力を差分としてモデル化することで、標準的なアプローチよりも性能が向上し、最強のモデルはフレーズベースの機械翻訳モデルを6 M2ポイント改善した。また、CoNLL-2014データ環境において、差分モデル化により、シンプルなモデルで少ないデータでも同等以上のM2スコアを達成できることが確認された。