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语法纠错(Grammatical Error Correction,GEC)是自动检测并改正文本中拼写、语法、用词与搭配错误的任务,例如把「He go to school yesterday」改为「He went to school yesterday」,主要服务于语言学习者和写作辅助场景。
早期针对冠词、介词等特定错误类型训练分类器;此后主流转向把纠错视为「错误句到正确句」的翻译问题,先用统计机器翻译、再用神经 Seq2Seq 与 Transformer 建模;另一路线是序列标注式编辑模型(如 GECToR),预测每个词的保留、删除、替换操作,推理速度更快。数据稀缺促使合成错误数据与回译成为标准技巧。
经典评测有 CoNLL-2014 共享任务与 BEA-2019,指标常用基于编辑的 F0.5(重精确率轻召回);中文有 NLPCC 等评测。
Grammarly、Microsoft Editor 及各类输入法、写作助手都以 GEC 为核心技术,大语言模型进一步把纠错融入通用写作辅助。

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