読み情報を利用したニューラル日本語入力誤り訂正モデルの構築と評価

日本語の入力誤りは読み手にとって負担を強いたり文章の信頼性を損ねたりするため，計算処理によりその訂正を支援することが求められる．本研究では読み情報を推定させたり，読み情報も含めて訂正させたりするなど，読み情報を利用する多様な条件でSeq2Seq形式の誤り訂正モデルを構築した．比較実験の結果，モデルに読みを推定させると精度が悪化し，別途読みを与えつつ，2つのDecoderで原文の訂正と併せて読みの訂正を行うことで誤り訂正精度が向上した．