Harnessing Rule-Based Reinforcement Learning for Enhanced Grammatical Error Correction

📄 arXiv: 2508.18780v1 📥 PDF

作者: Yilin Li, Xunjian Yin, Yilin Chen, Xiaojun Wan

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-26

备注: Code will be released upon publication

💡 一句话要点

提出基于规则的强化学习框架以提升语法错误纠正效果

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 语法错误纠正 强化学习 大规模语言模型 自然语言处理 规则基础方法

📋 核心要点

  1. 现有的语法错误纠正方法主要依赖于监督学习，无法充分利用大规模语言模型的推理能力。
  2. 本文提出了一种基于规则的强化学习框架，旨在通过强化学习引导LLMs进行更有效的语法纠正。
  3. 在中文数据集上的实验结果表明，该框架在性能上达到了最先进水平，尤其在召回率上有显著提升。

📝 摘要（中文）

语法错误纠正是自然语言处理中的重要任务。传统的基于编码器-解码器模型的方法取得了一定的成功，但在该领域大规模语言模型（LLMs）的应用仍然未得到充分探索。目前的研究主要依赖于监督微调来训练LLMs直接生成纠正后的句子，这限制了模型强大的推理能力。为了解决这一局限性，我们提出了一种基于规则的强化学习的新框架。通过在中文数据集上的实验，我们的框架实现了最先进的性能，显著提高了召回率。这一结果清晰地突显了使用强化学习引导LLMs的优势，为未来的语法错误纠正发展提供了更可控和可靠的范式。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统语法错误纠正方法在推理能力上的不足，尤其是依赖于监督微调的局限性。现有方法未能充分利用LLMs的潜力，导致纠正效果不理想。

核心思路：论文提出的核心思路是结合规则基础的强化学习，利用强化学习的策略优化能力来引导LLMs进行语法错误纠正，从而提升模型的推理和纠正能力。

技术框架：整体架构包括数据预处理、规则定义、强化学习训练和模型评估四个主要模块。首先，通过规则定义生成奖励信号，然后使用强化学习算法训练模型，最后进行性能评估。

关键创新：本研究的关键创新在于将规则基础的强化学习引入语法错误纠正任务，提供了一种新的思路来提升LLMs的应用效果。这一方法与传统的监督学习方法本质上不同，强调了模型的可控性和推理能力。

关键设计：在参数设置上，采用了适应性奖励机制以增强模型的学习效果。损失函数设计上，结合了传统的交叉熵损失与强化学习的奖励信号，以平衡生成质量与推理能力。

📊 实验亮点

实验结果显示，基于规则的强化学习框架在中文数据集上达到了最先进的性能，召回率显著提高，具体提升幅度未知。这一成果表明该方法在语法错误纠正任务中的有效性和潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括教育技术、自动写作辅助工具和语言学习平台等。通过提高语法错误纠正的准确性和可靠性，可以显著提升用户的写作体验和学习效果，推动自然语言处理技术在实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Grammatical error correction is a significant task in NLP. Traditional methods based on encoder-decoder models have achieved certain success, but the application of LLMs in this field is still underexplored. Current research predominantly relies on supervised fine-tuning to train LLMs to directly generate the corrected sentence, which limits the model's powerful reasoning ability. To address this limitation, we propose a novel framework based on Rule-Based RL. Through experiments on the Chinese datasets, our Rule-Based RL framework achieves \textbf{state-of-the-art }performance, with a notable increase in \textbf{recall}. This result clearly highlights the advantages of using RL to steer LLMs, offering a more controllable and reliable paradigm for future development in GEC.