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基于非语法句法的上下文例句选择用于语法错误修正

我们提出了一种基于不合语法句法的上下文示例选择策略来改进语法错误纠正任务，实证结果显示，相比于常用的词匹配或语义方法，我们的策略能够有效提升大型语言模型在语法错误纠正任务中的性能，这表明对于类似语法错误纠正这样的句法导向任务，更多地关注句法信息能够有效增强大型语言模型的表现。

本研究测试了大型语言模型的鲁棒性，发现预训练语料库和监督方法对模型的影响更大。同时，发现在代码上进行预训练的模型更好地推广，并受到思维链提示的益处。

代码预训练 监督方法 语法错误 语言模型 预训练语料库 鲁棒性

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