[4Pin1] インタラクティブ(2)

[4Pin1-23] ニューラル機械翻訳モデルを用いたマルチソース文法誤り訂正

〇曹 国林¹、高村 大也^2,3、奥村 学^2,4 (1. 東京工業大学工学院、2. 東京工業大学科学技術創成研究院、3. 産業技術総合研究所、4. 理化学研究所AIP)

キーワード：自然言語処理、文法誤り訂正、機械翻訳

本稿では，英文誤り訂正にマルチソースニューラル機械翻訳モデルを使うことを提案する．修正するべき誤り文に加え，母国語で書かれた文を入力することで，訂正精度を向上させる．実験では，提案手法によりGLEUスコアで1.13ポイントの上昇が見られた．