| Title: | Automatic Grammar Correction of Commas in Czech Written Texts: Comparative Study |
| Other Titles: | Automatická gramatická oprava čárek v česky psaných textech: Srovnávací studie |
| Authors: | Machura, Jakub Frémund, Adam Švec, Jan |
| Citation: | MACHURA, J. FRÉMUND, A. ŠVEC, J. Automatic Grammar Correction of Commas in Czech Written Texts: Comparative Study. In Text, Speech, and Dialogue 25th International Conference, TSD 2022, Brno, Czech Republic, September 6–9, 2022, Proceedings. Cham: Springer International Publishing, 2022. s. 113-124. ISBN: 978-3-031-16269-5 , ISSN: 0302-9743 |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | Springer International Publishing |
| Document type: | konferenční příspěvek ConferenceObject |
| URI: | 2-s2.0-85139022640 http://hdl.handle.net/11025/50923 |
| ISBN: | 978-3-031-16269-5 |
| ISSN: | 0302-9743 |
| Keywords: | Oprava gramatických chyb;Jazyková pravidla;Transfer učení |
| Keywords in different language: | Grammatical erroe correction;Linguistic rules;Transfer learning |
| Abstract: | Úkol opravy gramatických chyb je široce studovanou oblastí zpracování přirozeného jazyka, kde tradiční přístupy založené na pravidlech soutěží s metodami strojového učení. Přístup založený na pravidlech těží především z široké znalostní báze dostupné pro daný jazyk. Naopak metody transferového učení a zejména použití předem natrénovaných Transformerů mají schopnost natrénovat se z obrovského množství textů v daném jazyce. V tomto příspěvku se zaměřujeme na úlohu automatické opravy chybějících čárek v česky psaných textech a porovnáváme přístup založený na pravidlech s modelem založeným na transformátoru trénovaným pro tuto úlohu. |
| Abstract in different language: | The task of grammatical error correction is a widely studied field of natural language processing where the traditional rule-based approaches compete with the machine learning methods. The rule-based approach benefits mainly from a wide knowledge base available for a given language. On the contrary, the transfer learning methods and especially the use of pre-trained Transformers have the ability to be trained from a huge number of texts in a given language. In this paper, we focus on the task of automatic correction of missing commas in Czech written texts and we compare the rule-based approach with the Transformer-based model trained for this task. |
| Rights: | Plný text je přístupný v rámci univerzity přihlášeným uživatelům. © Springer Nature Switzerland AG |
| Appears in Collections: | Konferenční příspěvky / Conference papers (NTIS) Konferenční příspěvky / Conference Papers (KKY) OBD |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| Machura_Fremund_Svec-Automatic_Grammar_Correction_TSD_2022.pdf | 605,6 kB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://hdl.handle.net/11025/50923Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.