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J-GLOBAL ID：202202217820326453   整理番号：22A0836835

期待値最大化ルーティングと目標双方向合意に基づく自動アラビア語文法誤り訂正【JST・京大機械翻訳】

Automatic Arabic Grammatical Error Correction based on Expectation-Maximization routing and target-bidirectional agreement

著者 (6件)： Solyman Aiman (School of Software Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Wang Zhenyu (School of Software Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Tao Qian (School of Software Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Elhag Arafat Abdulgader Mohammed (Department of Information System, Bisha Community College, University of Bisha, Saudi Arabia) ,  Zhang Rui (School of Software Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Mahmoud Zeinab (School of Computer Science, Wuhan University of Technology, Wuhan, China)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 241  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動Grammar誤り訂正(GEC)は,様々なタイプの構文,pelling,および文法誤差を検出し,補正する。ルールベース,統計的機械翻訳(SMT),およびニューラルマシン翻訳(NMT)のような異なるアプローチが提案されている。これらの手法の中で,seq2seqマルチヘッド注意(トランスフォーマ)に基づくNMTが最良である。多重符号器-デコーダ層を有するGEC seq2seqモデルの主要な欠点は,最上層だけが後続のプロセスで利用されることである。さらに,推論中の曝露バイアス問題のために,いくつかの以前のターゲット単語を削除し,モデル自体によって生成された他の単語によって置換し,それは不満足な出力に導いた。本論文は,アラビアのような低資源言語のためのseq2seq変換機に基づくGECモデルを提案し,これらの問題に対処した。最初に,コーパスの欠如から生じるボトルネックを克服するために,合成並列データを構築するための雑音法を提案した。さらに,コンピュータビジョンにおけるカプセルネットワークの成功によって動機づけられて,著者らは,アラビアGECにおける層を通して情報を動的に集約するために,期待値最大化ルーティングアルゴリズムを使用した。さらに,曝露バイアス問題を克服するために,訓練目的におけるKullback-Leibler発散を用いて双方向正則化項を導入し,右対左および左対右モデル間の一致を改善した。2つのベンチマークQALB-2014とQALB-2015で行った実験は,提案モデルが既存のアラビアGECシステムと比較して最良のF1スコアを達成したことを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  言語 ,  ネットワーク ,  復号器 ,  *文法 ,  *経路選定 ,  *誤り訂正 ,  多重化 ,  モデル ,  コンピュータビジョン ,  正則化 ,  ベンチマーク ,  単語 ,  コーパス
準シソーラス用語： *EMアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自動文法誤り訂正 ,  カプセルネットワーク ,  期待値最大化ルーティング

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  数値計算  (JE02000J) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 期待値最大化 ,  ルーティング ,  目標 ,  双方向 ,  合意 ,  アラビア語 ,  文法 ,  誤り訂正