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An unsupervised method for detecting grammatical errors

机译:一种无监督的语法错误检测方法

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摘要

We present an unsupervised method for detecting grammatical errors by inferring negative evidence from edited textual corpora. The system was developed and tested using essay-length responses to prompts on the Test of English as a Foreign Language (TOEFL). The errorrecognition system, ALEK, performs with about 80% precision and 20% recall.
机译:我们提出了一种无监督的方法,可以通过从编辑后的文本语料库中推断负面证据来检测语法错误。该系统是根据文章长度回应对英语作为外语考试(TOEFL)的提示进行开发和测试的。错误识别系统ALEK的准确率约为80%,召回率约为20%。

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