非母語人士的英語可以製造出更智慧的電腦
麻省理工學院在週五的一份新聞稿中宣佈，麻省理工學院的研究人員已經建立了一個由非英語母語人士書寫的註釋句子資料庫，以改進計算機處理書面或口頭語言的方式。
大多數自然語言處理（NLP）技術是基於機器學習的，透過機器學習，計算機可以識別大資料集中的模式。但問題是，這些系統是基於標準英語的，因此可能無法理解非母語人士的怪癖和微妙之處。
“大多數說英語的人都不是以英語為母語的。”
領導該專案的電氣工程和電腦科學研究生耶夫根尼·貝爾扎克（Yevgeni Berzak）在一份宣告中說：“世界上講英語或編寫英語文字的人大多不是以英語為母語的。”這一特點在我們科學地學習英語或對英語進行自然語言處理時常常被忽視。”
該資料庫由英語作為第二語言（ESL）學生在考試論文中寫的5124個句子組成。它們是由以十種不同語言為母語的人寫的，這些語言加起來約佔世界人口的40%。每個句子至少包含一個語法錯誤，劍橋大學對此進行了註釋，但它們缺乏其他語法和句法資料。
麻省理工學院的註釋者團隊自己添加了這些資訊，突出了詞性（名詞、動詞、形容詞）以及更詳細的描述，包括動詞時態和複數或單數名詞。然後，他們使用普遍依賴（UD）標準來對映更正和未更正句子的句法關係，例如，識別哪些形容詞修飾哪些名詞，哪些動詞是其他動詞的助詞。
研究人員說，對於如何註釋語法錯誤的句子，存在一些分歧——每個句子都經過三個層次的複習——但它們沒有比語**確句子的註釋更有爭議。麻省理工學院認為，這表明非母語者的英語可以以同樣統一的方式進行對映，這可能為它更智慧的語法修正軟體鋪平道路。研究人員將在下個月舉行的計算語言學協會年會上介紹他們的工作。
瑞典烏普薩拉大學（Uppsala University）計算語言學教授、UD標準的開發人員之一Joakim Nivre告訴麻省理工學院，這項研究表明，可以訓練計算機系統地將ESL與母語英語和其他語言進行比較，這兩種語言可以用於機器翻譯任務。
- 發表於 2021-05-06 17:03
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