- 简介写作连贯性是第二语言英语学习者常常难以掌握的一个方面,对于评估第二语言英语写作非常关键。现有的自动化写作评估系统主要使用基本的表面语言特征来检测写作连贯性。然而,很少有人努力去纠正检测到的不连贯性,而这对于寻求提高写作水平的第二语言学习者来说会有很大的帮助。为了弥补这一差距,我们介绍了DECOR,这是一个新颖的基准数据集,包括专家注释,用于检测第二语言英语写作中的不连贯性,识别其中的根本原因,并重写不连贯的句子。据我们所知,DECOR是专门设计用于提高第二语言英语写作的连贯性评估数据集,其特点是将原始的不连贯句子与专家重写的对应句子配对。此外,我们对模型进行了微调,以自动检测和重写学生论文中的不连贯性。我们发现,在微调过程中加入具体的不连贯原因可以持续改善重写的质量,取得了自动和人工评估都认可的结果。
- 图表
- 解决问题DECOR: 一种用于改善L2英语写作的自动化评估系统
- 关键思路DECOR是一种新型的基准,旨在检测L2英语写作中的不连贯性,并提供专家重写的对应句子,以帮助L2语言学习者改善写作。DECOR不仅检测不连贯性,还提供了重写建议。
- 其它亮点论文提出了DECOR,一种专门为改善L2英语写作而设计的连贯性评估数据集,并使用该数据集对自动检测和重写不连贯性的模型进行了Fine-tune。实验结果表明,使用特定的不连贯性原因Fine-tune模型可以提高重写的质量,获得了自动和人工评估都认可的结果。
- 近期的相关研究主要集中在自动化写作评估系统的开发上,但很少有研究关注如何纠正检测到的不连贯性。
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