Исправление грамматических ошибок в тексте: Исправление текстов для некоммерческих организаций и студентов

Содержание

НОУ ИНТУИТ | Лекция | Редактирование документа

< Лекция 13 || Лекция 5: 1234567

Аннотация: Лекция посвящена вопросам работы с текстом документа. Показан выбор языка текста документа. Показана возможность загрузки дополнительных словарей для проверки орфографии, грамматики, расстановки переносов и использования синонимов. Описаны возможности расстановки переносов в словах, как в автоматическом режиме, так и вручную. Показана возможность установки запрета переносов в отдельных словах. Рассмотрена проверка правописания, как при создании текста, так и во всем документе. Показаны способы поиска и замены текста в документе. Приведены возможности использования синонимов. Изучаются способы перемещения и копирования фрагментов документа перетаскиванием и с использованием буфера обмена.

Ключевые слова: тезаурус, язык документа, стиль абзацев, дополнительный раздел, тавтология, антонимия, ПО, панель инструментов, переключатель, пользователь, меню

Работа с текстом

Выбор языка

О языках документа

intuit.ru/2010/edi»>Выбираемый для документа язык определяет, помимо прочего, тип словаря, используемого при проверке орфографии, тезаурус и расстановку переносов, разделители разрядов и десятичных знаков, а также используемый по умолчанию денежный формат.

В OpenOffice.org Writer выбор языка обычно производится автоматически в зависимости от используемой раскладки клавиатуры. При вводе текста в русской раскладке устанавливается русский язык, при вводе текста в английской раскладке – английский (США).

Если выделить фрагмент документа или поставить в него курсор, язык текста отображается в строке состояния (рис. 5.1).

увеличить изображение
Рис. 5.1. Индикатор языка документа

Язык является одним из параметров стиля символа и абзаца.

Выбор языка документа

intuit.ru/2010/edi»>При необходимости язык документа можно установить самостоятельно.

Язык можно выбрать для всего документа, текущего абзаца или выделенного фрагмента.

Язык абзаца будет иметь приоритет перед языком всего документа. Язык выделенного фрагмента будет иметь приоритет перед языком абзаца и языком документа.

Для выбора языка выделенного фрагмента или текущего абзаца можно использовать и индикатор языка в строке состояния.

Если выбрать параметр Нет (не проверять орфографию), то OpenOffice.org Writer не будет проверять правописание в словах этого фрагмента, не будет расставлять в них переносы и предлагать к ним синонимы.

В меню (см. рис. 5.2 и рис. 5.3) отображаются только языки, уже используемые в документе. Если требуемого использовать язык, которого нет в списке, следует выбрать команду

Еще, после чего появится вкладка Шрифт диалогового окна Символы.

Язык выбирается в раскрывающемся списке Язык (рис. 5.4).

увеличить изображение
Рис. 5.4. Выбор языка документа в окне Символы

Следует отметить, что по умолчанию во вновь установленном OpenOffice.org выбор языка документа еще не гарантирует проверку правописания, расстановку переносов и доступность синонимов. Для этого необходимо загрузить необходимые словари.

Языки, для которых подключены соответствующие словари проверки правописания и расстановки переносов, в списке (см. рис. 5.4) отображены со значком проверки правописания.

Дальше >>

< Лекция 13 || Лекция 5: 1234567

Как включить функцию исправления грамматических ошибок. Проверка орфографии в Word

Пользуясь настолько мощным текстовым процессором, глупо обращаться к словарю для правильного написания спорных слов и словосочетаний. Пусть Word делает эту неблагодарную работу! Но на откровенные провокации редактор никак не реагирует и делает вид, что наша писанина – образец грамотности русского языка. Понимая, что это невозможно, мы задаемся вопросом: как включить проверку орфографии в Microsoft Word? Ответ располагается ниже.

Автоматическая проверка правописания

Для включения данной функции необходимо нажать «Файл» – «Параметры» – «Правописание». В появившемся окне отметьте нужные поля галочкой и нажмите кнопку «Сохранить».

Внимание! Если для набора русских слов используется другая кириллическая раскладка клавиатуры (украинская или белорусская), весь набранный текст может быть подчеркнут ошибкой. Будьте осмотрительны!

Добавление неизвестных слов

Чтоб добавить подобные слова в программный словарь и исключить его подчеркивание в будущем, нужно выделить его (или словосочетание), нажать ПКМ и в контекстном меню выбрать «Добавить в словарь». При нажатии на вариант «Пропустить», данная лексическая конструкция больше не будет подсвечиваться в этом документе.

Внимание! Все рассмотренные способы включения орфографии работают в версиях, начиная с Microsoft Word 2007 и новее.

Включение модулей проверки орфографии

Если по каким-то причинам при проверке орфографии появляется уведомление с текстом «Проверка правописания завершена» или «Средства проверки орфографии для языка не установлены» нужно выполнить следующие действия:

Войдите в «Этот компьютер» – «Удаление и изменение программы».
В списке приложений найдите Microsoft Office, кликните на него и нажмите кнопку «Изменить».
В появившемся окне выберите «Добавить или удалить компоненты» и кликните «Продолжить».
Перейдите по пути «Общие средства Office» – «Средства проверки правописания» – «Средства проверки правописания для русского языка» – «Проверка орфографии и грамматики». Нажав на кнопку (как показано на скриншоте) и вызвав контекстное меню, выберите «Запускать с моего компьютера».
Включение проверки орфографии для выбранного языка
В случае набора текста на других языках проверка орфографии может не работать. Для её включения нужно:

Теперь вы можете быть уверены на 90% в грамотности вашего текста. Но узнав, как включить проверку орфографии в Word, не забывайте следить за неологизмами и теми словами, которые отсутствуют в базе редактора или имеют несколько значений.

Для включения проверки правописания в Microsoft Office откройте программный продукт Word, воспользовавшись ярлыком на рабочем столе или пунктом меню «Пуск» — «Все программы» — Microsoft Office – Microsoft Word. Кликните на вкладке «Файл» (Microsoft Office 2013) или нажмите на кнопку Office (Microsoft Office версии 2010 и 2007). Перейдите в раздел «Параметры» и нажмите на пункте «Правописание». Выберите меню «Исключения» и щелкните поле «Имя текущего файла». После этого снимите флажок со строчки «Скрыть ошибки правописания» и «Скрыть грамматические ошибки».

Если вы хотите включить автоматическую проверку правописания для всех документов, которые вы открываете Microsoft Office, в секции «Исключения» поставьте опцию «Все новые документы». Снимите соответствующие флажки «Скрыть» и сохраните произведенные изменения, нажав на кнопку «Ок».

В программе PowerPoint включение автоматической проверки правописания можно выполнить из аналогичного меню «Параметры» — «Правописание». Снимите флажок с пункта «Скрывать орфографические ошибки» и сохраните произведенные изменения.

Механизм работы

При возникновении ошибки в тексте Word подчеркнет ее красной, синей или зеленой линией. Красная линия используется для фиксирования орфографических ошибок. Недочеты в пунктуации указываются при помощи синей линии, а грамматические ошибки выделяются зеленой волнистой линией. Чтобы просмотреть возможные варианты написания и исправления ошибки, кликните правой клавишей мыши на слове или фразе.

Если вы принимаете предложенный Word вариант, выберите его, нажав на соответствующем пункте меню. Word автоматически исправит ошибку и уберет подчеркивание. Если вы считаете, что ошибки в данном месте текста нет и слово написано правильно, вы можете проигнорировать подчеркивание или нажать на контекстное меню «Пропустить все», доступное также по нажатию правой клавиши мыши.

Автозамена

Также вы можете активировать функцию автозамены, которая доступна в программах пакета Office. Данный параметр позволяет автоматически исправлять некорректно написанные слова в соответствии со списком, вручную создаваемым пользователем. Туда можно добавить слова, которые вызывают у вас проблемы в написании.

Для включения автоподстановки перейдите в секцию «Параметры» — «Правописание» — «Параметры автозамены». Поставьте галочку «Заменять при вводе». В поле «Заменить» укажите слова или фразы, которые вызывают у вас трудности при написании. В левой колонке впишите слово с ошибкой, а справа укажите правильный вариант написания. После добавления достаточного количества слов и фраз, нажмите «Ок» и сохраните произведенные изменения.

Знание русского языка не у всех идеально. Чтобы исправить досадные текстовые ошибки, воспользуйтесь компьютерными помощниками. Для этого в майкрософтском Word, например, достаточно включить проверку орфографии в Word.

Для Word 2003: Сервис — Параметры — Правописание — Автоматически проверять орфографию (установите флажок).

Здесь же можно проверять грамматику, если установить флажок рядом с «Автоматически проверять грамматику».
Для Word 2007: Office — Параметры Word — Правописание — выбрать «Автоматически проверять орфографию».
Для Word 2010: Рецензирование — Правописание — нажать кнопку «Правописание». Для установки автоматической проверки орфографии сделать следующее: Файл — Справка — Параметры — нажать кнопку «Правописание». Чтобы включить/выключить проверку орфографии и грамматики в текущем документе, зайдите в раздел «Исключения для» и щелкните «Имя текущего файла». Снимите или установите флажки напротив «Скрыть грамматические ошибки в этом документе» и «Скрыть ошибки правописания в этом документе». Чтобы включить или выключить проверку орфографии во всех новых создаваемых документах, в разделе «Исключения для» выберите «Все новые документы» и установите или снимите флажки около «Скрыть грамматические ошибки в этом документе» и «Скрыть ошибки правописания в этом документе».

Правописание можно проверить в режиме онлайн и в браузере. Как включить проверку орфографии, коротко в нашей инструкции. Прежде всего, нужно открыть нужный браузер.

Mozilla Firefox

Перейдите по ссылке Словари и локализации . Затем войдите в меню браузера в «Правка» — «Настройки» — «Дополнительные» и нажмите на вкладку «Общие». Поставьте крестик в графе «Проверять орфографию при наборе текста».

Если не помогло, заходим на любой сайт и кликаем правой кнопкой мыши на поле для комментариев, в появившемся окне ставим галочку напротив «Проверки орфографии».

Opera

В этот браузер автоматически встроена проверка орфографии. Чтобы ее проверить, в поле для текста нужно нажать на правую кнопку мыши и отметить «Проверка орфографии». В принципе, это все. Ничего сложного, правда? Переходим к следующему веб-браузеру.

Google Chrome

Войдите в «Настройку и управление Google Chrome», выберите «Настройки». В конце страницы нажмите на «Показать дополнительные настройки». Найдите «Языки» и нажмите на кнопку «Настройки языков и проверки правописания. ..». Поставьте галочку около «Включить проверку правописания» и нажмите ОК.

IE (Internet Explorer)

В этом браузере не поддерживается онлайн-проверка правописания. В этом случае используйте плагин Speckie , который скачивается с официального сайта разработчика. После установки в контекстном меню добавьте в разделе «Словари» русский. Программа поддерживается только в версиях IE 6, 7, 8 и 9.

Safari

Как правило, в этом браузере функция проверки орфографии включена автоматически. Если нет, на панели инструментов в правом углу в «Меню» в разделе «Правка» — «Правописание и грамматика» поставьте галочку в нужном поле и нажмите на кнопку «ОК».

Проверка правописания – одна из тех функций, которой позавидовали бы писатели прошлых лет и даже операторы текста, работающие с печатными машинками. Ведь сейчас нет необходимости быть настолько внимательным, чтобы не допустить ошибки, из-за которой придется перепечатывать целую страницу. А в порыве вдохновения можно и вовсе забыть обо всех правилах пунктуации, грамматики и орфографии.

Компьютер все исправит. Главное не забыть дать ему эту команду.

По умолчанию в Word включена автоматическая проверка правописания. В нижней части экрана у вас есть 2 индикатора: первый показывает, есть ли в тексте ошибки или нет, демонстрируя, соответственно, галочку или крестик. Рядом отображается язык словаря, который используется для проверки.

Для того, чтоб отключить или убедиться в том, что проверка включена, нажмите на язык, в данном случае «русский » и поставьте галочку напротив «Не проверять правописание ». Вот так легко избавиться от полезных, но удручающих подчеркиваний по тексту.

Ту же операцию можно сделать, перейдя по вкладке «

Рецензирование », в разделе «Язык » нажать на пункт «Язык » и выбрать «Язык проверки правописания…»

Программа достаточно умна, чтобы самостоятельно определять, какой язык у вас используется в документе, даже если в одном предложении есть фразы на разных, однако для этого нужно убедиться, что стоит галочка напротив «Определять язык автоматически ».

Дополнительные настройки правописания доступны по следующему адресу: «Файл » -> «Параметры » -> «Правописание ». Первый и второй разделы отвечают за исключения и правила замены. А в третьем «

При исправлении правописания в Word » вы вольны отключить, непосредственно функцию автоматической проверки.

Важной особенностью Microsoft Word является возможность подключать сторонние программы для проверки орфографии. Они созданы для более углубленной проверки и предоставления детальных определений грамматических правил. Однако и встроенные возможности, и словари Microsoft Word отлично справляются с основными языками.

Также вы, как пользователь, имеете возможность самостоятельно дополнять и улучшать свой словарь. Для этого, в случае ошибки, с которой вы не согласны, вы можете просто кликнуть на слово правой кнопкой мыши и нажать «Добавить в словарь

». Впоследствии данная фраза не будет считаться ошибкой.

В Word 2003 включение и отключение автоматической проверки орфографии осуществляется по адресу «Сервис » -> «Параметры » -> вкладка «Правописание » -> первый раздел «Орфография » -> «Автоматически проверять орфографию ».

Publisher для Office 365 Publisher 2019 OneNote 2013 Publisher 2016 Visio 2013 Excel 2013 Word 2013 Outlook 2013 PowerPoint 2013 Publisher 2013 Access 2013 Excel 2010 Word 2010 Outlook 2010 PowerPoint 2010 OneNote 2010 Access 2010 Publisher 2010 Visio 2010 Project 2010 Excel 2007 Word 2007 Outlook 2007 PowerPoint 2007 Publisher 2007 Access 2007 Visio 2007 OneNote 2007 Project 2007 Project профессиональный 2013 Project стандартный 2010 Project стандартный 2013 Visio профессиональный 2013 Visio стандартный 2010 Меньше

Убедитесь, что для текста выбран правильный язык

Если средство проверки орфографии не проверяет слова, введенные на другом языке, или помечает правильно введенные иностранные слова как содержащие ошибку, возможно, язык для этих слов определен неправильно.

Чтобы вручную изменить язык отдельных слов или фрагмента текста в Word, выполните указанные ниже действия.

Убедитесь, что используется правильная языковая версия словаря

Убедитесь, что для словаря выбрана правильная региональная версия языка текста, например английский (США), а не английский (Соединенное Королевство).

Чтобы изменить словарь для определенного языка в Word , выполните указанные ниже действия.

Чтобы изменить словарь для выделенного текста, выполните указанные ниже действия.

Убедитесь, что флажок «Определять язык автоматически» установлен

Чтобы установить флажок

Примечания:

Для правильной работы функции автоматического определения языка требуется хотя бы одно предложение. Если фразы слишком короткие, может потребоваться ввести несколько предложений, иначе у приложения Word будет недостаточно контекста для автоматического определения языка и применения нужного словаря.

Одинаковое написание некоторых слов в разных языках (например, centre в английском (Соединенное Королевство) и французском (Франция)) может вести к тому, что функция Определять язык автоматически неправильно определяет язык текста. Чтобы устранить эту проблему, введите еще несколько слов на нужном языке или снимите флажок Определять язык автоматически .

Убедитесь, что флажок «Автоматически переключать раскладку клавиатуры в соответствии с языком окружающего текста» установлен

Если флажок установлен, это может привести к опечаткам при смене раскладки клавиатуры во время ввода текста. Введите еще несколько слов на нужном языке или снимите флажок Автоматически переключать раскладку клавиатуры в соответствии с языком окружающего текста .

Чтобы установить флажок Автоматически переключать раскладку клавиатуры в соответствии с языком окружающего текста (в Office 2010, Office 2013 и Office 2016), выполните указанные ниже действия.

Убедитесь, что флажок «Не проверять правописание» снят

Если флажок Не проверять правописание установлен, правописание в документах не проверяется.

Чтобы снять флажок Определять язык автоматически в приложении Word, выполните указанные ниже действия.

Убедитесь, что слово с ошибкой не было случайно добавлено в настраиваемый словарь

Если в настраиваемый словарь было добавлено слово с ошибкой, необходимо найти и удалить его. Сведения о том, как проверить настраиваемый словарь для слов с ошибками, см. в разделе Использование настраиваемых словарей для добавления слов в средство проверки орфографии . Сведения о том, как удалить слово из словаря, см. в разделе Добавление и изменение слов в словаре проверки орфографии .

В диалоговом окне «Язык» отсутствует нужный язык

Чаще всего причина отсутствия языка словаря в списке Язык словаря в диалоговом окне Язык заключается в том, что данный язык не включен в качестве языка редактирования или отсутствует в установленной версии набора Office и для него требуется установить языковой пакет. Сведения о том, как включить язык редактирования, см. в статье

Исправление грамматических ошибок: Машины понимают и исправляют ошибки в тексте! | Айшани Басу | Аналитика Vidhya

Photo by nadi borodina on Unsplash

Исправление грамматических ошибок (GEC) относится к задаче обнаружения и исправления грамматической ошибки грамматически неправильного предложения. Эти ошибки могут включать в себя все виды грамматических ошибок, таких как орфографические ошибки , неправильное использование артиклей, предлогов, местоимений, существительных и т. д. или даже неправильное построение предложения.0004 . GEC — это, по сути, задача НЛП, которая заставляет наши машины думать так же, как мы, учась исправлять грамматику, как это делал бы любой человек. Существует широкий спектр приложений, в которых используется исправление грамматических ошибок, проверяющих грамматику вводимого текста, например, в почтовых приложениях, текстовых редакторах, блокнотах и т. д.

Этот блог направлен на решение задачи исправления грамматических ошибок используя нейронные сети, и пытается проанализировать шаги, необходимые для его улучшения.

Содержание этого блога:

Обзор литературы
ML постановка задачи
Бизнес-ограничения
EDA
Базовая модель
Окончательная модель
Результаты
Naghnejat2 Naghnejat2 др. рассказывает о последних тенденциях и предыдущих работах в области систем обнаружения и исправления грамматических ошибок, а также о проблемах, с которыми сталкиваются эти работы. Подходы к решению этой проблемы в основном основаны на правилах, синтаксисе, машинном обучении и глубоких нейронных сетях. Кроме того, также рассматриваются менее ресурсоемкие языки, такие как амхарский, датский, греческий, латышский, пенджаби, филиппинский, арабский.
Основанные на правилах, основанные на синтаксисе, машинное обучение и глубокие нейронные сети
Системы, основанные на правилах , используют набор предопределенных правил (образцов ошибок) для сопоставления с текстом, и все правила разрабатываются вручную. Системы, основанные на синтаксисе, , с другой стороны, используют синтаксис текста вместе с лексической базой данных, морфологическим анализатором и синтаксическим анализатором. Парсер создает дерево синтаксического анализа с заданной грамматикой, и если полное создание дерева не удается, текст считается ошибочным.
Эти методы полезны при некоторых грамматических ошибках, но неэффективны, когда мы хотим исправить множество различных видов грамматических ошибок. Кроме того, поскольку они требуют много места для хранения и больших трудозатрат, были изучены другие подходы.
Подходы к машинному обучению включают в основном два вида методов, т. е. классификационные и статистические методы. Эти методы оказались очень успешными в задаче GEC, но требуют большого количества функций и, в свою очередь, требуют много времени и опыта.
Недавние работы показали, что результаты использования нейронных сетей и нейронного машинного перевода в задачах исправления грамматических ошибок и обнаружения являются чрезвычайно обнадеживающими. Многие такие архитектуры NMT использовали модели перевода на уровне символов или модели перевода на уровне слов.
Зачем использовать нейронные сети?
— Нет необходимости в разработке признаков, поскольку алгоритмы глубокого обучения самостоятельно изучают наиболее важные признаки0009

Немногие из общих наборов данных, используемых для GEC, — это CoNLL-13, CoNLL-14 (из соревнований CoNLL GEC), набор данных FCE и т. д. др. использовали модель нейронного машинного перевода на уровне слов с использованием RNN для выполнения сопоставления последовательности с последовательностью от неправильных предложений к правильно сформированным, что дало F0,5 балл 53,49 на наборе данных FCE и 39,9 на тестовом наборе CoNLL-2014, что является довольно хорошим показателем.

Их модель заменила нечастые слова символом UNK и применила неконтролируемые модели выравнивания, такие как GIZA++ и METEOR, к выходным данным модели NMT, чтобы найти источники неизвестных слов, которые они затем перевели, используя модель перевода на уровне слов, обученную на параллельных предложениях.

Ограничение этого подхода заключалось в том, что модель не учитывала слова Out Of Vocabulary или OOV в контексте для принятия правильных решений и не могла хорошо обобщать, чтобы исправлять слова, невидимые в данных параллельного обучения.

С другой стороны, Xie et.al. использовала модель перевода уровня из символов вместо модели уровня слов, чтобы избежать проблемы слов OOV, которая набрала 40,56 баллов F0,5 на тестовом наборе CoNLL 14.

Ограничение этого подхода заключалось в том, что модель не могла использовать информацию на уровне слов, даже если она использовалась с языковой моделью на основе слов.

Использование CNN
Kim et. др. представляет модель, которая представляет собой комбинацию трех моделей кодировщика-декодера на основе символов, одной модели кодера-декодера на основе слов и уровня предложения CNN , которая показала самые высокие результаты в общей задаче бинарного прогнозирования AESW 2016 (определение наличия ошибки в предложении или нет).
Другие подходы
Dahlmeier et. др. представляет декодер поиска луча , который итеративно генерирует новые исправления гипотез из текущих гипотез и оценивает их на основе признаков грамматической правильности и беглости .
Аликаниотис и др. представляет современных языковых модели Transformer, обученных на больших лингвистических корпусах, и их производительность оценивается в задаче GEC без обучения с учителем . Основная идея использования языковой модели для задачи GEC заключается в том, что грамматически неправильное предложение должно иметь низкую вероятность. Нам нужно научиться преобразовывать эту последовательность с низкой вероятностью в последовательность с высокой вероятностью или грамматически правильную последовательность.
Raheja et. др. представляет использование подхода состязательного обучения в задаче GEC с использованием архитектуры дискриминатора генератора . Генератор представляет собой модель-трансформер, обученную производить грамматически правильное предложение при наличии грамматически неправильных предложений. Дискриминатор представляет собой модель классификации пар предложений, обученную оценивать пару грамматически. Обе модели предварительно обучаются на параллельных текстах, а затем дополнительно настраиваются с использованием метода градиента политик, который присваивает высокие награды предложениям, которые могут быть истинными исправлениями грамматически неправильного текста.
Мы моделируем задачу GEC как последовательность задач обучения с использованием NMT, где текст или вектор из исходного языка сопоставляются с вектором на целевом языке, что является только оценкой максимального правдоподобия вывода, учитывая входы.
Система должна иметь высокую точность, и предпочтение должно отдаваться системе с более высокой точностью, а не отзыву.
Всегда предпочтительнее низкая задержка.
Кроме того, поскольку проблема связана с приемом грамматически неправильного текста в качестве входных данных, при развертывании на сервере нам нужны оптимизированные конвейеры для обработки объема входных данных.
Для этой задачи можно использовать несколько наборов данных, таких как CoNLL-13, CoNLL-14, Lang-8, FCE, JFLEG и т. д., каждый из которых посвящен различным видам ошибок и целям.
Для этой задачи я использовал набор данных Lang-8.
На приведенном выше графике показаны гистограммы длины предложений для ввода, т. е. грамматически неправильного предложения, и вывода, т. е. грамматически правильного предложения. Распределение длины предложений в каждом корпусе похоже.
Облака слов для грамматически правильных (слева) и грамматически неправильных предложений (справа)
На графике выше показаны облака слов для определения наиболее распространенных слов в грамматически правильных и грамматически неправильных предложениях, которые несколько похожи (думаю, сегодня, друг и т. д.) .
Мы также можем создать собственный набор данных, добавив ошибки в текст, полученный из любого источника. Простой код, использующий Spacy для этого, выглядит следующим образом.
Потеря:
Мы используем замаскированную разреженную категоричную кроссэнтропию потери как функция потерь.
Метрики:
Оценка Fbeta (с бета = 0,5) используется в качестве метрики обучения, а BLEU оценивает для оценки окончательной производительности.
Для базовой модели я внимательно обучил ванильную модель кодировщика-декодера и модель кодировщика-декодера.
Кодер-декодер и модель «Внимание»

Представленная Sutskever et.al. модель -декодера-декодера , широко используемая для преобразования последовательности в последовательность, в основном состоит из двух блоков, кодера и декодера, где 9Кодер 0003 кодирует входной вектор в вектор контекста , а декодер декодирует этот вектор контекста в выходной сигнал . Ожидается, что контекстный вектор зафиксирует суть входных данных , которые в основном являются выходными данными кодера. RNN широко используются в качестве кодировщика и декодера, поскольку они очень хорошо фиксируют последовательную информацию.

Модель кодер-декодер работает очень хорошо, но возникают проблемы с захватом сути, когда входной вектор начинает становиться длиннее. Для решения этой проблемы механизм внимания был введен Bahdanau et. др. улучшить модель кодировщик-декодер, чтобы обеспечить успешный перевод более длинных входных предложений.

Интуитивно понятно, что механизм внимания принимает контекстный вектор, и выходные данные кодера для каждого отдельного временного шага и вычисляют весовой коэффициент внимания для каждого из временных шагов кодировщика . Этот вес сообщает нам , какое значение следует придавать каждому выходному сигналу кодировщика , и умножается на выходной сигнал кодировщика для каждого временного шага и подается в декодер на каждом временном шаге. Таким образом, декодер знает , какому входному слову уделить максимальное внимание при определении вывода декодера на каждом временном шаге . Следующее изображение объясняет сеть внимания.

Механизм внимания: Источник
Синие блоки в левом нижнем углу, обозначенные полосой hs, представляют собой выходные данные кодировщика для всех временных шагов. Мы можем представить, что пять синих блоков представляют собой ввод кодировщика или, другими словами, пять слов (при условии перевода на уровне слов), которые подавались в блок кодировщика на каждом временном шаге, давая нам выходные данные кодировщика на каждом временном шаге.
Бордовые блоки справа внизу, обозначенные ht, представляют декодер скрыт в состоянии на каждом временном шаге, поэтому для простоты предположим, что последний блок декодирует второе слово входного предложения.
Как показано на левом изображении, при декодировании для каждого шага контекстный вектор , ct создается из выходных данных кодировщика. Если используется глобальное внимание , то для создания этого вектора используются все выходные данные кодировщика (т. е. на всех временных шагах). Этот вектор на самом деле просто сумма умножения каждого из выходных данных на вес внимания . at обозначает вектор, содержащий все веса внимания для каждого временного шага.
Чтобы получить этот вес внимания, мы используем функции оценки и применяем их к выходным данным кодировщика и скрытым состояниям декодера. Например, если мы используем функцию оценки скалярного произведения, мы просто берем скалярное произведение состояний кодировщика и скрытого состояния декодера, чтобы получить вес внимания. Этот вес говорит нам, какое значение или контекст дает нам каждое состояние кодировщика для текущего состояния декодера.
Для локального внимания , как показано справа, мы используем только состояния кодировщика вблизи временного шага, на котором находится декодер.
Наконец, мы объединяем текущее скрытое состояние декодера ht с вектором контекста ct и передаем его декодеру, чтобы получить следующее скрытое состояние декодера ht~.
Обучение :
Я обучил модель с помощью оптимизатора Adam со скоростью обучения 0,01. Для встраивания я использовал вложения FastText со ссылкой на этот github. Я сохранил максимальную длину предложений до 15 для достижения наилучших результатов.
Результаты:
Графики внимания:
Результаты перевода:
Итоговая оценка BLEU: 0,68
Спасибо за чтение!
Весь код доступен здесь.
Существует много возможностей для улучшения существующих подходов за счет использования возможностей современных архитектур НЛП, таких как архитектуры GPT, BERT и т. д. Сети GAN также меняют правила игры для многих приложений НЛП. и может еще больше повысить производительность.
Исправление грамматических ошибок с помощью глубокого обучения | Pushap Gandhi
Изображение от Unsplash
Введение
Определение проблем
Пререквизиты
Источник данных
Понимание данных
Исследовательные данные. Модель декодера)
Механизм внимания
Монотонное внимание
Вывод (Жадный поиск VS BEAM-поиск)
Результаты и сравнение моделей
Развертывание модели и прогнозы
Будущая работа
Репозиторий Github и Linkedin
Справочные материалы
Исправление грамматических ошибок, как следует из названия, представляет собой процесс, посредством которого происходит обнаружение и исправление ошибок в тексте. сделано. Проблема кажется простой для понимания, но на самом деле она сложна из-за разнообразия словарного запаса и набора правил в языке. Кроме того, мы собираемся не только выявить ошибку, но и требуется ее исправление.
Заявка:
У этой проблемы есть множество применений, потому что письмо — очень распространенный способ обмена идеями и информацией. Это может помочь писателю ускорить свою работу с минимальной вероятностью ошибки.
Кроме того, может быть много людей, которые не владеют каким-либо языком. Таким образом, эти типы моделей гарантируют, что язык не является барьером в общении.
Теперь мы определим поставленную задачу как задачу машинного обучения. Проблема, с которой мы имеем дело, относится к типу проблем НЛП (обработки естественного языка). NLP — это область машинного обучения, которая занимается взаимодействием между человеческими языками и компьютерами. Я бы рекомендовал просмотреть этот документ, чтобы узнать о прогрессе подходов, используемых для решения проблемы.
Подход, который мы собираемся рассмотреть, — это модель «Последовательность за последовательностью». Короче говоря, модель глубокого обучения получит последовательность (в данном случае неправильный текст) и выведет другую последовательность (в данном случае исправленный текст).
Метрика производительности
Теперь, когда мы определили нашу проблему как проблему машинного обучения, есть еще одна очень важная идея, с которой необходимо разобраться, — это метрика производительности. Метрика производительности — это математическая мера, которая помогает понять производительность нашей модели машинного обучения.
Очень популярной метрикой производительности для задач NLP является BLEU (двуязычная оценка дублера) Score , поэтому мы собираемся использовать ее и для нашей модели. Вы можете обратиться к этому видео, чтобы узнать больше о баллах BLEU.
Прежде чем мы углубимся в детали этого тематического исследования, я предполагаю, что читатели знакомы с концепциями машинного обучения и глубокого обучения. Чтобы быть конкретным, идеи LSTM, кодеров-декодеров, механизма внимания должны быть знакомы.
Я постараюсь предоставить несколько хороших рекомендаций по пути.
Как я уже упоминал выше, с проблемой трудно справиться, одной из причин которой является отсутствие набора данных хорошего качества. В своем исследовании я нашел некоторые из них полезными и рассмотрел следующие два набора данных.
Набор данных Lang-8
NUS Корпус нормализации и перевода текста в социальных сетях
Оба эти набора данных общедоступны, если вы заинтересованы в работе с ними.
5.1 Набор данных Lang-8
Это японский веб-сайт, предназначенный для изучения языка. Пользователи могут публиковать сообщения на языке(ах), которые они изучают, и этот пост будет виден носителям этого языка для исправления. Набор данных с этого веб-сайта содержит данные в следующем столбце, разделенном \t :
Номер исправления
Серийный номер
Номер предложения
0 — это название
Предложение, написанное изучающим английский язык исправлено предложение пары для тех точек данных, для которых существуют оба этих предложения.
5.2 Корпус нормализации и перевода текстов социальных сетей NUS
Это набор данных Национального университета Сингапура (NUS), который представляет собой текстовые данные данных социальных сетей. Размер набора данных составляет 2000 точек данных. Данные в необработанном виде имеют три строки для каждой точки данных.
Первая строка представляет собой текст социальных сетей
Вторая строка представляет собой правильный формальный текст, переведенный на английский язык
Третья строка представляет собой данные, переведенные на китайский язык.
Из них мы можем использовать первые две строки каждой точки данных для нашей задачи.
После того, как мы извлекли данные в требуемой форме, теперь наступает очень неотъемлемый шаг, который представляет собой исследовательский анализ данных, который дает возможность понять и развить хорошее представление о наборе данных.
Я извлек и предварительно обработал набор данных в требуемой форме, которая будет обсуждаться в следующем разделе.
6.1 Базовая статистика
Сначала мы соберем общую информацию о наборе данных, такую как количество точек данных, типы данных, средние или медианные значения числовых данных и т. д. ЗНАЧЕНИЯ
df.info()
Таким образом, имеется около 500 тыс. точек данных и отсутствуют нулевые значения.
У нас есть два столбца в наборе данных, один из которых является входным, а другой — выходным или целевым. Давайте посмотрим один за другим анализ для каждого столбца.
6.2 Длина текста и количество слов Анализ распределения
Неверный текст
Ввод представляет собой текстовую функцию, которую мы можем проанализировать по длине текста и распределению количества слов.
Распределение длины символов и количества слов во входных данных сильно искажено.
Оба дистрибутива почти следуют одной и той же схеме.
Количество символов во вводе может достигать 2000, а количество слов — до 400 слов.
Соотношение большей длины слов или символов значительно меньше.
Более 99 процентов входных данных имеют количество символов менее 200 и количество слов менее 50.
Исправленный текст
То же самое делается и для выходного текста.
И, что удивительно, наблюдения для входного текста верны и для выходного текста.
6.3 Анализ облака слов на неправильный и исправленный текст
Облако слов — отличная визуализация для определения наиболее часто встречающихся слов в тексте.
Облако слов для ввода TextWord Cloud для вывода текста
Наиболее распространенные слова в обоих текстах:
думаю
хочу
сегодня
Япония
английский
анализ
неправильных слова — это те слова, которые присутствуют во входных данных, но отсутствуют в целевых предложениях, а исправленных слова — это те слова, которые присутствуют в целевых предложениях, но отсутствуют во входных предложениях. Я извлек все эти слова и провел для них анализ облака слов.
Наблюдая за образами неправильных и исправленных слов, мы можем наблюдать изменение формы используемого глагола.
идти ==> идти
идти ==> идти
учиться ==> учиться
использовать ==> использовать
6.5 Маркировка POS
В этой части анализа мы свяжем слова с их частями речи и нарисуйте 10 наиболее часто встречающихся частей речи. Ниже приведены графики:
Top 10 POS for Input TextTop 10 POS for Output Text
Это показывает, что часть речи, используемая максимальное количество раз, — это существительное (NN), за которым следует предлог (IN).
Общее количество частей речи остается одинаковым для входных и выходных предложений, но числа различаются в NNS (существительное, множественное число) и PRP (личные местоимения)
Теперь мы посмотрим, как удалить ненужные данные из нашего набора данных. . Мы знаем, что данные в текстовом формате, поэтому необходимо удалить все специальные символы, ненужные пробелы и выполнить деконтракцию сокращенных слов. Мы также собираемся преобразовать весь текст в более низкий, чтобы уменьшить сложность задачи. Для выполнения всех вышеупомянутых операций используется следующий код:
После этого мы также можем выполнить некоторые другие операции, такие как удаление нулевых значений и дедупликация, которые доступны в библиотеке pandas.
Перед тем, как передать наши данные в модель глубокого обучения, их необходимо преобразовать в форму, понятную машине. Итак, для этой проблемы мы собираемся использовать токенизацию и заполнение, чтобы преобразовать набор данных в последовательность целых чисел одинаковой длины.
При формировании конвейера данных для модели мы собираемся дополнить последовательность, чтобы длина всех точек данных была одинаковой. Максимальная длина, используемая для заполнения, составляет 99-й процентиль распределения количества слов.
Конвейер данных
Данные должны быть преобразованы в пакеты, чтобы ввести их в модель глубокого обучения. Следующий код используется для формирования конвейера для набора данных
. В качестве эталонного решения я перехожу к ванильной модели последовательности для последовательности, которая также известна как модель кодировщика-декодера. Эта модель принимает входные данные в форме последовательности и предсказывает другую последовательность в качестве выходных данных. Благодаря этому он имеет множество приложений в задачах машинного перевода.
Изображение из бумаги Эффективные подходы к нейронному машинному переводу на основе внимания
Следующий код используется для формирования слоев кодировщика-декодера в модели.
Это действительно хороший блог, чтобы получить представление о моделях Encoder-Decoder.
Я пробовал множество вариантов моделей Vanilla Encoder-Decoder, например, с использованием предварительно обученных вложений Word2Vec и FastText, вы можете проверить их в моем профиле GitHub.
Поэкспериментировав с этими моделями, я обнаружил, что для моего случая обучаемые встраивания работают лучше, чем предварительно обученные, поэтому его следует использовать для продвинутых моделей.
СИНИЙ балл, полученный для кодировщика-декодера для нашего набора данных, равен 0,4603.
Механизм внимания — очень гениальная идея машинного обучения, которая клонирует гуманистический способ восприятия информации. Кроме того, существуют определенные недостатки простой модели кодер-декодер, которые преодолевает модель внимания. Некоторые из популярных техник механизма внимания, используемых сегодня, — это механизм внимания Багданау, механизм внимания Лоунга.
Позвольте мне дать краткую информацию об этапах механизма медленного внимания, который я широко использовал в своем тематическом исследовании. Если быть точным, эта идея известна как Глобальный механизм внимания.
Изображение из бумаги Эффективные подходы к нейронному машинному переводу на основе внимания
Часть кодировщика остается такой же, как обычный кодер-декодер, который выводит скрытые состояния входной последовательности. Теперь в части декодера для каждого временного шага мы должны вычислить нечто, называемое Context Vector . Этот вектор контекста содержит соответствующую информацию от кодера о словах, которые должны быть предсказаны на этом временном шаге. Это может показаться сложным, но как только вы узнаете, как это вычисляется, все встанет на свои места.
Во-первых, когда мы получаем все скрытые состояния кодировщика (ht) и предыдущие скрытые состояния декодера (hs) из RNN, мы находим альфа-значения ().
В статье Лунг и другие предложили три варианта расчета оценки.
После вычисления альфа-значений вектор контекста рассчитывается как средневзвешенное значение по всем скрытым состояниям кодировщика с весами, являющимися альфа-значениями.
Учитывая целевое скрытое состояние и контекстный вектор исходной стороны, слои простой конкатенации используются для объединения информации из обоих векторов для получения скрытого состояния внимания следующим образом:
Затем вектор внимания h˜t передается через слой softmax для создания следующего слова в последовательности.
Этот тип механизма внимания называется Глобальным механизмом внимания, потому что все скрытые состояния кодера учитываются на каждом временном шаге декодера для создания вектора контекста.
В этом примере я реализовал механизм Loung Attention Mechanism с нуля с помощью подклассов моделей. Ниже приведен код слоя «Внимание» для Оценка типа Dot . Полный код вы можете найти в моем профиле на GitHub.
Показатели производительности для моделей Attention значительно лучше, чем у наших эталонных моделей.
Оценка BLEU
Точечная оценка 0,5055
Общая оценка 0,5545
Оценка Concat 0,5388
Прежде чем мы углубимся в детали монотонного внимания, давайте рассмотрим некоторые недостатки простого механизма внимания и необходимость монотонного внимания.
Мы знаем, что в механизмах внимания на каждом временном шаге декодера необходимо обращаться ко всем скрытым состояниям кодировщика. Это создает квадратичную временную сложность , что препятствует ее использованию в онлайн-настройках .
Поэтому, чтобы преодолеть этот недостаток, вводится концепция монотонного внимания, которая просто говорит, что нет необходимости проверять все веса внимания на каждом временном шаге. Мы собираемся проверять скрытые состояния в определенном порядке (слева направо на английском языке), и одно из скрытых состояний выбирается в качестве вектора контекста на каждом временном шаге. После проверки конкретной записи она не будет проверяться на следующем временном шаге.
Наиболее важным преимуществом этого подхода является линейная временная сложность, поэтому его можно использовать для онлайн-настроек.
Softmax Attention: Изображение из этого блога Monotonic Attention: Изображение из этого блога
Здесь мы собираемся реализовать очень простой тип монотонного внимания, как описано в этом блоге и статье. Следует иметь в виду, что изменения будут происходить только на уровне внимания, но уровни кодировщика и декодера останутся прежними. Вот шаги для монотонного внимания:
Учитывая предыдущие скрытые состояния, мы собираемся вычислить счет или энергию, для которой мы собираемся использовать те же методы, которые использовались выше в механизме внимания Лунга.
После того, как счет подсчитан, он преобразуется в вероятности с помощью сигмовидной функции.
Внимание для текущего временного шага вычисляется по следующей формуле: декодер для прохождения через слой softmax.
В этом примере я реализовал только один вариант монотонного уровня внимания. Для получения дополнительной информации обратитесь к блогу и коду Колина Раффела, где он дал полную реализацию этого слоя.
Производительность монотонного внимания сравнима с простым вниманием, но, как упоминалось в статье, оно дает некоторое преимущество во временной сложности.
Если вы знаете о последовательности для моделей, то вы должны знать о том, что мы должны внести определенные изменения в модель, чтобы предсказать требуемый результат во время вывода.
Опять же, для этого у нас есть два варианта: один известен как жадный поиск, а другой — поиск по лучу. Давайте посмотрим на них обоих один за другим.
Жадный поиск
При жадном поиске для каждого временного шага мы рассматриваем токен с максимальной вероятностью и игнорируем все оставшиеся токены, даже если они имеют сопоставимые значения вероятностей после слоя softmax.
В коде вы можете увидеть функцию argmax на выходе плотного слоя активации softmax.
Предсказания с жадным поиском
Недостаток этого метода заключается в том, что если какое-либо из предсказанных слов на временном шаге неверно, это также повлияет на результат будущих временных шагов.
BEAM Search
Лучшим способом прогнозирования является BEAM Search, в котором на каждом временном шаге предоставляется выбор наиболее вероятных токенов, которые имеют номера, равные BEAM Width , а общий балл для каждой из предсказанных последовательностей равен равно произведению вероятностей каждого слова в последовательности.
Для этого примера я взял ширину луча, равную 3. Для получения дополнительной информации вы можете просмотреть этот блог.
Справочник по коду. Прогнозирование с помощью BEAM Search
Для этого примера я попробовал в общей сложности 12 моделей с определенными вариациями. Ниже приведены результаты.
Результаты механизма внимания лучше, чем у простого кодировщика-декодера, и среди моделей внимания производительность не сильно отличается.
Мы также можем заметить, что оценка BLEU для луча лучше, чем жадный поиск, как и ожидалось.
Я выполнил развертывание модели для модели Monotonic Attention , которая вычисляет оценку с помощью скалярного произведения . Ознакомиться с моделью можно по этой ссылке.
Ниже приведены некоторые прогнозы для приведенной выше модели:
Для будущей работы я хотел бы поработать с другими вариантами механизма монотонного внимания.
Если лучший набор данных станет общедоступным, это действительно может улучшить производительность модели.
Я попытался вкратце рассказать о работе, которую я проделал в этом проекте. Если вы хотите увидеть полный подробный код, где я прокомментировал каждую строку, загляните в мой репозиторий Github. Не стесняйтесь подключаться к Linkedin.
Если вы дошли до этого момента, помогите мне улучшить содержание, оставив комментарий. Для меня это много значит 🙂
https://colinraffel.