KoGEC : Korean Grammatical Error Correction with Pre-trained Translation Models

📄 arXiv: 2506.11432v1 📥 PDF

作者: Taeeun Kim, Semin Jeong, Youngsook Song

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-06-13

备注: 11 pages, 2 figures

期刊: https://aclanthology.org/2024.paclic-1.16/

💡 一句话要点

提出KoGEC以解决韩语语法错误纠正问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 韩语语法纠错 预训练模型 自然语言处理 模型微调 错误类型分类 社交媒体数据 BLEU评估 Chrome扩展

📋 核心要点

  1. 现有的韩语语法错误纠正方法在处理特定类型错误时表现不均衡，尤其是对标点错误的关注不足。
  2. 本研究提出了KoGEC系统，通过微调NLLB模型，利用特殊语言标记来区分原始和纠正后的句子，从而提高纠正效果。
  3. 实验结果显示，KoGEC在韩语GEC任务中表现优于GPT-4和HCX-3，尤其在多种错误类型的纠正上更为均衡。

📝 摘要（中文）

本研究介绍了KoGEC，一个基于预训练翻译模型的韩语语法错误纠正系统。我们对NLLB（No Language Left Behind）模型进行了微调，并与大型语言模型如GPT-4和HCX-3进行了性能比较。研究使用了两个社交媒体对话数据集进行训练和测试。NLLB模型通过特殊语言标记进行微调，以区分原始和纠正后的韩语句子。评估采用BLEU分数和“LLM作为评判者”的方法来分类错误类型。结果表明，微调后的NLLB（KoGEC）模型在韩语GEC任务中优于GPT-4和HCX-3，展现了更均衡的错误纠正能力，而大型语言模型则较少关注标点错误。此外，我们开发了Chrome扩展，使KoGEC系统对用户更为友好。最后，我们探索了词汇扩展以进一步提升模型，但发现这会降低模型性能。本研究为自然语言处理领域提供了一个高效的专用韩语GEC系统和一种新的评估方法。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决韩语语法错误纠正（GEC）中的不足，尤其是现有方法在处理特定错误类型时的表现不均衡，尤其是标点错误的纠正能力较弱。

核心思路：论文提出的核心思路是通过微调NLLB模型，结合特殊语言标记来区分原始和纠正后的句子，从而提升模型在韩语GEC任务中的表现。这样的设计使得模型能够更好地理解和处理韩语的语法结构。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型微调和评估三个主要阶段。首先，使用社交媒体对话数据集进行数据预处理；其次，对NLLB模型进行微调以适应韩语GEC任务；最后，通过BLEU分数和“LLM作为评判者”的方法进行评估。

关键创新：最重要的技术创新点在于使用特殊语言标记来增强模型对原始和纠正句子的区分能力，这与现有方法的设计思路有本质区别，后者通常未能有效利用这种信息。

关键设计：在微调过程中，模型的损失函数经过调整，以适应韩语的语法特性；此外，采用了特定的参数设置来优化模型性能，确保其在多种错误类型上的表现均衡。实验中还探索了词汇扩展，但发现这会导致模型性能下降。

📊 实验亮点

实验结果显示，微调后的NLLB（KoGEC）模型在韩语GEC任务中表现优于GPT-4和HCX-3，尤其在多种错误类型的纠正上更为均衡。具体而言，KoGEC在处理标点错误时的表现显著优于大型语言模型，展现出更强的纠正能力。

🎯 应用场景

KoGEC系统的潜在应用场景包括教育领域的写作辅助工具、社交媒体内容的自动纠错以及语言学习应用。其高效的纠错能力能够帮助用户提高韩语写作水平，减少语法错误，提升交流质量。未来，该系统还可以扩展到其他语言的语法纠错任务中，具有广泛的实际价值和影响力。

📄 摘要（原文）

This research introduces KoGEC, a Korean Grammatical Error Correction system using pre--trained translation models. We fine-tuned NLLB (No Language Left Behind) models for Korean GEC, comparing their performance against large language models like GPT-4 and HCX-3. The study used two social media conversation datasets for training and testing. The NLLB models were fine-tuned using special language tokens to distinguish between original and corrected Korean sentences. Evaluation was done using BLEU scores and an "LLM as judge" method to classify error types. Results showed that the fine-tuned NLLB (KoGEC) models outperformed GPT-4o and HCX-3 in Korean GEC tasks. KoGEC demonstrated a more balanced error correction profile across various error types, whereas the larger LLMs tended to focus less on punctuation errors. We also developed a Chrome extension to make the KoGEC system accessible to users. Finally, we explored token vocabulary expansion to further improve the model but found it to decrease model performance. This research contributes to the field of NLP by providing an efficient, specialized Korean GEC system and a new evaluation method. It also highlights the potential of compact, task-specific models to compete with larger, general-purpose language models in specialized NLP tasks.