埋め込み関連グラフによる文法誤り訂正における編集の影響度のスコアリング

arXiv cs.CL / 2026/4/9

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要点

本論文は、新しい評価タスク「Scoring Edit Impact in Grammatical Error Correction（文法誤り訂正における編集の影響度のスコアリング）」を提案し、GECモデルが入力文を変換するときに各編集（edit）がどれほど重要かを自動的に推定することを目的とする。
編集間の潜在的な依存関係をモデル化し、統語的に関連する編集を一貫した構造へとまとめる「Embedded Association Graph（埋め込み関連グラフ）」のスコアリング枠組みを提案する。
手法は、各編集が文の流暢さに与える寄与を定量化するためにパープレキシティ（perplexity）に基づくスコアリングを用い、複数の訂正が妥当となり得る状況を対象とする。
4つのGECデータセット、4言語、4つのGECシステムに対する実験では、複数のベースラインに対して一貫した改善が示され、アプローチが設定をまたいで頑健であることが確認される。
追加分析により、埋め込み関連グラフが言語横断的な構造的依存関係を捉えており、言語間での汎化を支えていることが示唆される。