Enhancing Grammatical Error Correction Systems with Explanations, ACL'23

[AkihikoWatanabe]

https://virtual2023.aclweb.org/paper_P3245.html

[AkihikoWatanabe]

Grammatical error correction systems improve written communication by detecting and correcting language mistakes. To help language learners better understand why the GEC system makes a certain correction, the causes of errors (evidence words) and the corresponding error types are two key factors. To enhance GEC systems with explanations, we introduce EXPECT, a large dataset annotated with evidence words and grammatical error types. We propose several baselines and anlysis to understand this task. Furthermore, human evaluation verifies our explainable GEC system's explanations can assist second-language learners in determining whether to accept a correction suggestion and in understanding the associated grammar rule.

Translation (by gpt-3.5-turbo)

• 文法エラー修正システムは、言語のミスを検出し修正することによって、書かれたコミュニケーションを改善します。GECシステムが特定の修正を行う理由を言語学習者がより理解するために、エラーの原因（エビデンスワード）と対応するエラータイプは2つの重要な要素です。説明付きのGECシステムを強化するために、エビデンスワードと文法エラータイプが注釈付けされた大規模なデータセットであるEXPECTを紹介します。このタスクを理解するために、いくつかのベースラインと分析を提案します。さらに、人間の評価によって、説明可能なGECシステムの説明が第二言語学習者が修正の提案を受け入れるかどうかを判断するのに役立ち、関連する文法ルールを理解するのに役立つことが確認されます。

Summary (by gpt-3.5-turbo)

• 文法エラー修正システムの性能向上のために、エビデンスワードと文法エラータイプが注釈付けされた大規模なデータセットであるEXPECTを紹介する。このデータセットを使用して、説明可能なGECシステムのベースラインと分析を提案し、人間の評価によってその有用性を確認する。