訂正文の流暢性向上を目的とした系列タグ付け文法誤り訂正器の強化学習手法

テキストに対して編集のタグ付けを行う文法誤り訂正器であるGECToRは，出力の説明性が高い一方で訂正文の流暢性が低い問題がある．この問題の原因として，GECToRがタグの情報のみから最適化されており，推定した訂正文の情報を考慮できていないことが考えられる．本研究では，訂正文の流暢性を考慮してタグ推定の最適化を行うために，GPT-2言語モデルが与える文のperplexityを報酬とした強化学習を行なった．実験の結果，訂正性能を維持しつつ，訂正文の流暢性が系列変換モデルと同等もしくは上回ることを示した．