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kaggle
2023-01-05 更新
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汉语语法纠错 (CGEC) 既是一项具有挑战性的自然语言处理任务,也是人类日常生活中的普遍应用。最近,为CGEC研究的发展提出了许多数据驱动的方法。但是,CGEC领域存在两个主要局限性: 首先,缺乏高质量的注释训练语料库,使现有CGEC模型的性能无法得到显着提高。其次,广泛使用的测试集中的语法错误不是中文母语者,导致CGEC模型与实际应用之间存在明显差距。在本文中,我们提出了一种基于语言规则的方法
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