速途網(wǎng)8月30日消息（報道/路途）在第七屆國際自然語言處理與中文計算會議（以下簡稱NLPCC）中，第一次新增了“中文語法錯誤修正”共享任務(wù)比賽。最終網(wǎng)易有道AI團隊貢獻出最佳糾錯成果，于眾多參賽高手中脫穎而出，力壓包括阿里巴巴團隊、北京大學(xué)團隊在內(nèi)的5組全球?qū)W術(shù)界和業(yè)界知名研究團隊，斬獲冠軍。

業(yè)界參賽團隊

網(wǎng)易有道的召回率和綜合評價指標均為第一

 隨著中國影響力的日益擴大，漢語學(xué)習(xí)熱潮席卷全球，越來越多機構(gòu)對于中文作為第二語言的（Chinese as Second Language,簡稱CSL）研究開始推進。NLPCC首次在比賽中加入中文語法錯誤識別及糾正的項目，也是希望行業(yè)與時俱進，與社會熱點結(jié)合，提高CSL領(lǐng)域的研究熱情。

 本次比賽中，主辦方提供的測試集是北京外國語大學(xué)的外籍學(xué)生撰寫的中文作文；訓(xùn)練集則采集自外國人學(xué)習(xí)中文的網(wǎng)站，包括非母語人士撰寫的中文文本和母語者的注釋和修正。

 比賽伊始，需要由參賽者開發(fā)能自動檢測、糾正CSL編寫者錯誤的人工智能算法模型，利用訓(xùn)練集提高算法模型對相關(guān)問題的熟悉程度和修正能力后，輸入測試集進行正式研發(fā)成果檢驗。主辦方就修正后結(jié)果的準確度、召回率和綜合評價指標這三重評判標準進行打分。

 最終，網(wǎng)易有道AI團隊以召回率第一、綜合評價指標第一的絕對優(yōu)勢，首戰(zhàn)告捷。

 對于外國人而言，漢語的主要難點在于它的孤立語特征。英語通過時態(tài)和詞綴表達語法和詞性，漢語則是依靠獨立的虛詞和固定詞序表達語法意義，通過一個個字詞的排列組合構(gòu)造句義語境，對解讀的要求很高。

以大賽考題為例，原句是“她已經(jīng)畢業(yè)了大學(xué)，專業(yè)是視覺設(shè)計”，經(jīng)過有道AI團隊人工智能修正后的結(jié)果是“她已經(jīng)大學(xué)畢業(yè)，專業(yè)是視覺設(shè)計”。

看似簡單的一步，實際是有道AI團隊的人工智能先對訓(xùn)練集的人類專家給出的注釋和修正進行學(xué)習(xí)，再對比賽原句進行錯誤識別、衡量及修正，從分詞斷句、句子通順程度、邏輯連貫性等多個維度綜合考量。

有道AI團隊表示，算法的高精準度主要源自“多步推斷”的設(shè)計。第一層面的多步推斷是指，將表層錯誤和深層次語法錯誤分離、分層次解決。例如：

原句：晚上還要做作業(yè)或者跟朋友們一起完兒睡晚覺。

修正句：晚上還要做作業(yè)或者跟朋友們一起玩兒很晚。

模型會先將“完”和“玩”這類錯別字、標點符號等表層錯誤識別糾正，再在理解句義的基礎(chǔ)上，調(diào)整深層語法錯誤。

第二層面的多步推斷是指，在修正過程中更為本真地還原人類的認知行為——推敲。為了更精準周到的表達，人類習(xí)慣先在腦海中反復(fù)推敲一句話的措辭、情緒等，幾番嘗試后才會將最滿意的搭配說出口。在推敲的過程中，有些字被修改了，有些詞匯搭配也被修改了，對于AI而言，這是兩種不同粒度的修正。因此，有道人工智能團隊設(shè)計了字級別和子詞級別兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并將兩種模型進行不同搭配組合，對例句做逐層推敲，得到5種修訂結(jié)果，再使用一個表征句子流利度的語言模型來對修訂結(jié)果進行篩選，從而獲得最終結(jié)果。

AI“推敲”的模型流程圖

目前，網(wǎng)易有道已將成熟的英文糾錯研發(fā)成果應(yīng)用于有道精品課等教育類產(chǎn)品中，協(xié)助進行英文作文批改。對于尚未完全成熟的中文語法錯誤修正技術(shù)，網(wǎng)易有道首席科學(xué)家段亦濤表示，當(dāng)人工智能可以理解復(fù)雜度高的語法錯誤，積累足量中文語料庫后，才會作為產(chǎn)品功能落地。網(wǎng)易有道的產(chǎn)品矩陣中不乏針對CSL學(xué)習(xí)者的課程及產(chǎn)品，未來應(yīng)用場景廣闊，除了設(shè)計成面向中文學(xué)習(xí)者的自動在線糾錯學(xué)習(xí)工具，也可以與中小學(xué)校合作，為教師提供輔助批改。