データ拡張手法を用いたスペイン語文法誤り訂正

文法誤り訂正（GrammaticalErrorCorrection：GEC）はスペルや句読点，文法的な誤りを検出して訂正する自然言語処理のタスクである．このタスクでは誤りを含む文（誤文）をGECのモデルに入力し，その誤文に含まれる誤りを訂正した文（正文）を出力する．本研究では，スペイン語の誤りを訂正する．文法誤り訂正では，主に誤文と正文をペアとした学習者のコーパスを教師データとしてモデルを学習させる手法が用いられる．スペイン語の学習者コーパスにはLang8[1]とCOWSL2H[2]があるが，これらのデータセットだけでは英語のコーパスと比較するとデータ数が少ない．そこで，本研究では文法誤り訂正固有のデータ拡張手法である人工誤り生成手法を用いて，より高性能なモデルを構築する．人工誤り生成手法は単一言語データから誤文を生成する．生成した誤文と単一言語データの正文を組にして事前学習を行う．事前学習をした後にファインチューニングする手法が有効であると[3]で報告されている．また，人工誤り生成手法で単一言語データに誤りを注入する際に，ランダムに誤りを注入するよりも学習者が犯した誤りに近いものを注入した方がより高性能なモデルを構築できると考えられる．そこで本研究では，学習者コーパスから誤りパターンを抽出し，単一言語データに誤りを注入することで，スペイン語学習者の誤りを再現するデータ拡張手法を提案する．学習者コーパスから抽出した誤りパターンを単一言語データに注入して誤りを生成することで，学習者コーパスに含まれる特定の品詞誤りや語形変化だけでなく様々な誤りを再現することができる．誤りを注入する際にコーパス内の分布に従って誤りを生成することで，ランダムに誤り生成するよりも学習者が書いたものに近い文を得ることができる．また，誤りをコーパスから抽出する手法を用いることで，誤りの規則を定義する手間を軽減することが可能である．第３章でデータ拡張手法の詳細を説明し，第４章の実験でその有効性を確認するための実験設定について述べる．第５章の結果では，提案手法が既存研究[2]や[4]よりも高性能であった結果とデータ拡張手法の1文あたりの誤り率を変化させた場合のモデルの性能、誤りタグごとのモデル性能を検証した結果を示す．