정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
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| 한글제목(Korean Title) |
L2 학습자를 위한 주의 기제 기법 기반의 문법 오류 감지 |
| 영문제목(English Title) |
Grammatical Error Detection for L2 Learners Based on Attention Mechanism |
| 저자(Author) |
박찬희
박진욱
조민수
박상현
Chanhee Park
Jinuk Park
Minsoo Cho
Sanghyun Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 06 PP. 0554 ~ 0562 (2019. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
문법 오류 감지는 주어진 문장에서 발생한 문법적인 오류의 존재와 그 위치를 발견하는 작업으로, 새로운 언어를 배우는 L2 학습자의 언어 학습과 평가에 유용하게 활용될 수 있다. 기존에는 문법 오류 교정을 위한 시스템이 활발히 연구되고 있으나, 학습 말뭉치의 부족과 제한된 오류 유형 교정과 같은 한계가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 순차 레이블링 문제를 통해 오류의 유형이 사전에 정해지지 않은 일반화된 문법 오류 감지를 위한 모형을 제안한다. 단어와 문자를 동적으로 혼합한 표상을 사용하여 L2 학습자의 쓰기에서 나타나는 예측 불가능한 단어를 다루고, 멀티 태스크 학습을 통해 불균형한 데이터의 학습 과정에서 발생할 수 있는 편향성을 방지하였다. 또한, 주의 기제 기법을 적용하여 오류 예측에 있어 판단의 근거가 될 수 있는 단어에 집중해 효율적으로 오류를 예측하였다. 제안하는 모형의 검증을 위해 3개의 평가 데이터를 사용하였으며 각 구성요소를 제거해 봄으로써 모형의 효용성을 검증하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
Grammar Error Detection refers to the work of discovering the presence and location of grammatical errors in a given sentence, and is considered to be useful for L2 learners to learn and evaluate the language. Systems for grammatical error correction have been actively studied, but there still exist limitations such as lack of training corpus and limited error type correction. Therefore, this paper proposes a model for generalized grammatical error detection through the sequence labeling problem which does not require the determination of error type. The proposed model dynamically decides character-level and word-level representation to deal with unexpected words in L2 learners' writing. Also, based on the proposed model the bias which can occur during the learning process with imbalanced data can be avoided through multi-task learning. Additionally, attention mechanism is applied to efficiently predict errors by concentrating on words for judging errors. To validate the proposed model, three test data were used and the effectiveness of the model was verified through the ablation experiment.
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| 키워드(Keyword) |
자연어 처리
문법 오류 감지
순차 레이블링
단어 표상
멀티 태스크 학습
주의 기제 기법
natural language processing
grammar error detection
sequence labeling
word representation
multi-task learning
attention mechanism
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