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Detecting Erroneous Sentences using Automatically Mined Sequential Patterns

英語文の erroneous を検出する

Erroneous

一般にESLによる共通したミスとは [Yukio+ 01, Gui and Yang 03]

  1. スペル
  2. コロケーション
  3. 文構造
  4. 時制
  5. agreement
  6. verb formation
  7. wrong POS
  8. 冠詞

などなど

LSP (Labeled sequential pattern)

語の列 LHS と、クラス c からなる LHS -> cLSP と呼ぶ

いわゆるパターンが LHS であり
それにマッチするなら属すると期待されるクラスとの2つ組を持って考える

列 (LHS) を \(<a_1 ... a_m>\) で表現する

包含関係

\(<a_1 ... a_m>\) が 列 \(<b_1 ... b_n>\) に含まれるとは

\(a_j = b_{i_j}\) for an \(1 \leq i_1 < i_2 < ... < i_m \leq n\)

とあること
即ち、\(a_i\)が全てもれなくただし順序を保って\(b_j\)に出現すること

LSP (p) の包含関係は
それのLHS (p.LHS)の包含関係かつ、クラス (p.c) が等しいこと

指示度、確信度

指示度 (support) と 確信度 (confidence) を適当に定義する

LSP p について、

クラス

今のタスクに於いてクラスとは次の2つ

LHS の生成

単語も単語クラスとしてのPOSも同列に使う

  1. 機能的語 function words のkey word list を作る
  2. key word list にある語はそのまま
  3. 無いものはPOSを使う

これは元の文の長さと同じ長さの LHS が出来るだけだ

example

次のようなものが理想的 (confは100%ではないことに註意)

LSPの抽出 (マイニング)

supconf に下限の閾値を与えた frequent sequence mining algorithm [Pei+ 01] を用いて作る

参考文献

  1. function words
  2. [Pei+ 01] J.Pei, J.Han, B.Mortazavi-Asl, H.Pinto: Prefixspan: Mining sequential patterns efficiently by prefix-projected pattern growth