赛尔原创@COLING2024 | LM-Combiner：通过模型改写实现更精准的语法纠错

论文名称：LM-Combiner: A Contextual Rewriting Model for Chinese Grammatical Error Correction论文作者：王一轩，王宝鑫，刘议骏，伍大勇，车万翔*原创作者：王一轩转载须标注出处：哈工大SCIR1.背景语法纠错（GEC）是一个形式简单但充满挑战的任务[1]，旨在识别并纠正输入文本中的常见语法错误。作为一个基础自然语言处理任务，语法纠错相关技术具有广泛的应用场景，如：写作助手[2]、语音识别（ASR）后处理、搜索引擎等。现有的校对模型通过基于神经翻译的序列到序列建模技术，已经能够解决一些常见的语法错误。然而受到语料匮乏、暴露偏差等因素影响[3]，仍然会做出许多过度纠正。如图1所示，过度纠正即模型将原本正确的段落修改为其他正确的段落，大量过度纠正会严重影响校对系统的精确率以及用户的使用体验。图1 校对系统过度纠正的例子（其中红 ………………………………