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本研究介绍了一种灵活可扩展的合成数据生成流程,应用于土耳其语,生成了13万句高质量平行句子。使用神经机器翻译、序列标注和前缀调参等三种基线模型,取得了良好的结果,并对领域外数据集进行了详尽实验,获得了有关所提方法的可迁移性和鲁棒性的深入见解。通过发布数据集、基线模型和合成数据生成流程,鼓励进一步研究土耳其语错误检测和纠正。

GECTurk:用于土耳其语的语法错误校正和检测数据集

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-20T00:00:00Z
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