语法检测-英语语法校对现存问题和挑战
编辑：pitaya02 日期：2020-09-27
当前的语法纠错研究主要存在以下问题：
一、大规模应用速度过慢：目前语法纠错技术主要采用Seq2Seq生成式模型，而诸如语法检测等任务都采用了 BERT模型，这些模型对应的规模较大，在实际应用中往往需要使用 GPU，而且速度较慢。因此，如何压缩和减少语法纠错模型，提高预测速度，是当前语法纠错研究中的一个重要课题，也是当前研究的重点。火龙果智能
二、实际训练数据过少：尽管研究人员提出了多种增加训练数据的方法，但增加训练数据的质量往往不能令人满意，如何扩大实际训练数据的规模仍是研究的重点。火龙果智能
3.语法错误纠正模式：目前在语法错误纠正方面所采用的模式比较多，或者在机器翻译、文本摘要等方面所采用的模式，很少有专门针对语法错误纠正任务特点的模式。针对输入语句与生成语句相似的特点，提出了基于语法纠错的相应模型，这也是一个很大的挑战。火龙果智能
摘要语法纠错是自然语言处理领域的一个重要研究课题，目前研究者普遍采用机器翻译的Seq2Seq方法进行自动纠错。为了解决这些问题，研究者们提出了各种数据扩展方法，并在语法纠错方面取得了很大进展。与此同时，一些研究者还针对语法纠错输入语句与生成语句相似的特点，提出了一些有针对性的模型，取得了良好的效果。现在的语法纠错仍然存在着速度慢、数据量少等问题，相信随着深度学习和 NLP技术的迅速发展，这些问题会得到很好的解决。火龙果智能
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