基于损失感知的汉语语法错误纠正课程学习

本研究针对汉语语法错误纠正（CGEC）中存在的样本纠正难度不同的问题，提出了一种多层次的课程学习框架，以便更有效地训练模型。通过先评估样本的纠正难度，从简单到困难逐步输入模型，并调整损失函数以优化模型的学习方向，实验证明该方法显著提升了纠正性能。