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本研究は、文法誤り検出・訂正に深層学習を適用するアプローチを提案しました。言語学習者の書いた文章はネイティブが書いた文章と異なり、単語自体を間違えたり文脈を間違えたりしますが、これらの文脈の違いを考慮して単語を数理的にモデル化し、深層学習を用いて文法誤り検出・訂正を行いました。
また、ネイティブの書いた大規模なテキストデータから学習した文脈つきの言語表現モデルで誤り検出をする手法も提案し、英語文法誤り検出で世界最高精度を達成しました。一方、日本語や中国語については漢字を部首に分解して単語を再構成するモデルを提案し、日中のニューラル機械翻訳で有効性を示しました。
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