本研究解决了语法错误纠正（GEC）在可解释性方面的挑战，特别是在针对语言学习者的系统中。我们提出了EXGEC框架，将解释与纠正任务整合为生成性任务，强调了它们之间的相互促进关系。在各种自然语言处理模型的实验中，EXGEC模型在这两项任务中均超过了单一任务基线，证明了该方法的有效性。

本研究引入定性评估框架，解决了语法错误分类体系验证不足的问题，构建高质量数据集，揭示现有分类缺陷，提高错误分析的准确性和有效性。

本研究解决了自动语法错误纠正系统评估中人类偏好与自动评估之间的差距，提出了一种新的自动评估指标聚合方法，实验结果表明该方法在SEEDA基准上表现优异。

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。

本研究提出了一种基于沙普莱值的方法，评估句子级评分中单个编辑的贡献，以解决语法错误纠正评估的可解释性问题。实验结果表明，该方法与人工评估高度一致，并揭示了评估中的偏见趋势。

本研究提出了新评估框架DSGram，旨在解决传统语法错误更正模型评估的可靠性问题。该框架结合语义连贯性、编辑级别和流畅性，并采用动态加权机制，显著提升评估效果，实验结果表明其评估精度有效提高。

本研究提出了“提比扬”语料库，以解决阿拉伯语语法错误纠正资源不足的问题。通过ChatGPT生成49种错误类型的句子，并经过专家评审和反馈，显著提升了相关数据资源。

本文研究了单模型的语法错误修正，比较了集成与排名方法的效率。在CoNLL-2014-test和BEA-test上取得了最新的F_0.5分数，推动了GEC的发展，并公开了相关代码和模型。

研究探讨了扎尔玛语的语法错误校正，发现M2M100模型效果最佳，检测率95.82%，建议准确率78.90%。强调机器翻译模型在低资源语言语法校正中的潜力。

研究推出了GECTurk WEB，一个在线平台，用于改进土耳其语语法错误检测。它能检测和纠正语法和拼写错误，并提供错误解释和反馈。用户友好性得分为88.3，80%的用户认为它对学习语法有帮助，具有重要的教育和实用价值。

编程最初是为简化任务而生，但逐渐变得复杂，受潮流影响。文章讨论了编程语言的演变及其从创造性到执行性的转变，强调应关注实际问题解决。不同编程范式和类型系统各有优劣，选择应基于需求。编程应被视为自我表达的艺术，而非单纯的技术工具。

本研究使用自动注释工具ERRANT的错误类型标签指导合成数据生成，并比较了多种模型以研究如何基于错误类型标签从正确的句子生成不合语法的句子。合成数据集在BEA-19和CoNLL14测试集上表现良好，对于混合本地和非本地语言的英语人群效果优于真实训练数据。

该研究介绍了可解释的语法错误纠正任务，提出了一个针对中文的基准，通过多个设置进行了基准测试，并进行了人工评估实验证明了自动度量与人工一致性。

本文提出了基于参考的评估策略CLEME2.0，用于改进语法错误修正（GEC）度量的可解释性。该方法通过综合评估GEC系统的四个基本维度，证明在多个数据集上有效且鲁棒。同时介绍了其他相关的GEC评估方法和数据集。