Automatic Grammar Correction of Commas in Czech Written Texts: Comparative Study

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F22%3A43965694" target="_blank" >RIV/49777513:23520/22:43965694 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/00216224:14210/22:00126700

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-16270-1_10" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-16270-1_10</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-16270-1_10" target="_blank" >10.1007/978-3-031-16270-1_10</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Automatic Grammar Correction of Commas in Czech Written Texts: Comparative Study

Popis výsledku v původním jazyce

The task of grammatical error correction is a widely studied field of natural language processing where the traditional rule-based approaches compete with the machine learning methods. The rule-based approach benefits mainly from a wide knowledge base available for a given language. On the contrary, the transfer learning methods and especially the use of pre-trained Transformers have the ability to be trained from a huge number of texts in a given language. In this paper, we focus on the task of automatic correction of missing commas in Czech written texts and we compare the rule-based approach with the Transformer-based model trained for this task.

Název v anglickém jazyce

Automatic Grammar Correction of Commas in Czech Written Texts: Comparative Study

Popis výsledku anglicky

The task of grammatical error correction is a widely studied field of natural language processing where the traditional rule-based approaches compete with the machine learning methods. The rule-based approach benefits mainly from a wide knowledge base available for a given language. On the contrary, the transfer learning methods and especially the use of pre-trained Transformers have the ability to be trained from a huge number of texts in a given language. In this paper, we focus on the task of automatic correction of missing commas in Czech written texts and we compare the rule-based approach with the Transformer-based model trained for this task.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20205 - Automation and control systems

Projekt

<a href="/cs/project/GA22-27800S" target="_blank" >GA22-27800S: Využití vícemodálních Transformerů pro přirozenější hlasový dialog</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Text, Speech, and Dialogue 25th International Conference, TSD 2022, Brno, Czech Republic, September 6–9, 2022, Proceedings

ISBN

978-3-031-16269-5

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

113-124

Název nakladatele

Springer International Publishing

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Brno, Czech Republic

Datum konání akce

6. 9. 2022

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—