ポスター発表：Japanese Particle Error Correction employing Classification Model
概要： 日本語助詞誤り訂正の研究。入力文中の助詞及び助詞が入りうる箇所に対してCNN分類器が正しい助詞を予測する。助詞誤りを含むデータセットが不十分のため、日本語コーパスの正しい文から助詞をラベルに置き換えて、人工的に訓練データを作成した。NAIST誤用コーパスから助詞誤りのみを残してテストデータとし、先行研究よりも高い性能を示した。
質問： - Japanese particleってなに？
- ポスターに載せていた例文を使って助詞について説明した
- sequence-to-sequence modelではやらないの？
- 今seq2seqを用いた研究を行なっている。日本語はseq2seqでも性能が低いため、まずは助詞だけにフォーカスした手法を試したかった。
感想： - 日本人の参加者が少ないため日本語に関する研究はあまり関心を持ってくれないと思っていたが、関心を持って聞きに来てくれる人がたくさんいた。
- 特に中国語GECに取り組んでいる方とはたくさんコミュニケーションができて刺激を貰った。
- ポスター発表のセクションなのに著者がポスターの側におらず、展示するだけなスタイルだったのは驚いた。ポスターを見ただけでは内容がわからないのでやめてほしい。
- 発表時以外の時間でもいろんな人と英語で話すことができたのはよかった。
発表資料： | 