BERTによる系列ラベリングを用いた文法誤り検出

多くなされている．これに対して，日本語では深層本研究では，文法誤り検出システムを実装し，先学習を用いての文法誤り検出の研究は先行研究[1]行研究と比較した．先行研究では文法誤り検出を系などが行われているものの，十分であるとは言えな列ラベリングタスクとし，BiLSTMを用いた．我々い．このような背景に基づき，我々は日本語を対象は，BERTを用いて同じく系列ラベリングタスクととした深層学習に基づく文法誤り検出を研究し，そして解き，文法誤り検出システムを実装した．実験の効果を確認する．の結果，BERTを用いての文法誤り検出システムは，文法誤り検出を深層学習を用いて行うためには適合率，再現率，F(0.5)値のすべてにおいて，先行大規模のデータセットが必要となる．そこで，本研研究のBiLSTMより高かった．また，文字レベルの究では，大規模なデータセットであるLang-8コーモデルFlairを用いた実験も行い，適合率がさらにパス[3]を利用する．Lang-8コーパスは，語学学習高くなったという結果が得られた．のためのSNSLang-8の添削ログからクローリングして作られた，誤りを含む文とその訂正文からなる