TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Creating a manually error-tagged and shallow-parsed learner corpus"

The availability of learner corpora, especially those which have been manually error-tagged or shallow-parsed, is still limited. This means that researchers do not have a common development and test set for natural language processing of learner English such as for grammatical error detection. Given this background, we created a novel learner corpus that was manually error-tagged and shallowparsed. | Creating a manually error-tagged and shallow-parsed learner corpus Ryo Nagata Konan University 8-9-1 Okamoto Kobe 658-0072 Japan rnagata @ . Edward Whittaker Vera Sheinman The Japan Institute for Educational Measurement Inc. 3-2-4 Kita-Aoyama Tokyo 107-0061 Japan whittaker sheinman @ Abstract The availability of learner corpora especially those which have been manually error-tagged or shallow-parsed is still limited. This means that researchers do not have a common development and test set for natural language processing of learner English such as for grammatical error detection. Given this background we created a novel learner corpus that was manually error-tagged and shallow-parsed. This corpus is available for research and educational purposes on the web. In this paper we describe it in detail together with its data-collection method and annotation schemes. Another contribution of this paper is that we take the first step toward evaluating the performance of existing POS-tagging chunking techniques on learner corpora using the created corpus. These contributions will facilitate further research in related areas such as grammatical error detection and automated essay scoring. 1 Introduction The availability of learner corpora is still somewhat limited despite the obvious usefulness of such data in conducting research on natural language processing of learner English in recent years. In particular learner corpora tagged with grammatical errors are rare because of the difficulties inherent in learner corpus creation as will be described in Sect. 2. As shown in Table 1 error-tagged learner corpora are very few among existing learner corpora see Leacock et al. 2010 for a more detailed discussion of learner corpora . Even if data is error-tagged 1210 it is often not available to the public or its access is severely restricted. For example the Cambridge Learner Corpus which is one of the largest error-tagged learner corpora can only be used by .

• Báo cáo khoa học
• Creating a manually error tagged
• shallow parsed learner corpus
• Ryo Nagata
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball