The purpose of a grammar checker is to find a grammatical erroneous expression in a sentence, and to provide appropriate suggestions for them. To find those errors, grammar checker should parse the whole input sentence, which is a highly time-consuming job. B7or this reason, most Korean grammar checkers adopt a partial parser that can analyze a fragment of a sentence without an ambiguity. This paper presents a Korean grammar checker using a full parser in order to find grammatical errors. This approach allows the grammar checker to critique the errors between the two words in a long distance relationship within a sentence. As a result, this approach improves the accuracy in correcting errors, but it nay come at the expense of decrease in its performance. The Korean grammar checker described in this paper is implemented with 65 rules for checking and correcting the grammatical errors. The grammar checker shows 96.49% in checking accuracy against the test corpus including 7 million words.
The purpose of the study is to examine online grammar checkers and suggest when they could be used in English writing classes. The study was conducted in the second semester of 2019 at D University in Chungcheong-do, with a total of 35 first-year students participating in the study. For data collection, pre and post grammar tests, questionnaires, and learning journals were collected and analyzed. The results of this study are as follows. First, based on the results of the English grammar test, the online grammar checker was found to be effective in English writing class. Second, students judged whether accepting or not rather than accepting feedback provided by online grammar checker. Third, among the feedback provided by the online grammar checker, the order of (in)definite article, preposition, punctuation, verb number, and noun number were found. The several implications and limitations of this study are discussed.
The goal of this paper is the pedagogical application of a Korean Spell/Grammar Checker to the web-based language learning system for Korean writing. To maximize the efficient instruction of our learning system \\`Urimal Baeumteo\\` we have to improve our Korean Spell/Grammar Checker. Today the NLP system\\`s performance defends on its semantic processing capability. In our Korean Spell/Grammar Checker. the tasks accomplished in the semantic level are: the detection and correction of misused derived and compound nouns in a Korean spell-checking device and the detection and correction of syntactic and semantic errors in a Korean grammars-checking device. We describe a common approach to the partial parsing using collocation rules based on the dependency grammar. To provide more detailed semantic rules. we classified nouns according to their concepts. and subcategorized verbs referring to their syntactic and semantic features. Improving a Korean Spell/Gl-Grammar Checker makes our learning system active and intelligent in a web-based environment. We acknowledge the flaws in our system: the classification of nouns based on their meanings and concepts is a time consuming task. the analytic unit of this study is principally limited to the phrases in a sentence therefore the accurate parsing of embedded sentences remains a difficult problem to solve. Concerning the web-based language learning system. it is critically important to consider its interface design and structure of its contents.
Korean grammar checkers typically detect context-dependent errors by employing heuristic rules that are manually formulated by a language expert. These rules are appended each time a new error pattern is detected. However, such grammar checkers are not consistent. In order to resolve this shortcoming, we propose new method for generalizing error decision rules to detect the above errors. For this purpose, we use an existing thesaurus KorLex, which is the Korean version of Princeton WordNet. KorLex has hierarchical word senses for nouns, but does not contain any information about the relationships between cases in a sentence. Through the Tree Cut Model and the MDL(minimum description length) model based on information theory, we extract noun classes from KorLex and generalize error decision rules from these noun classes. In order to verify the accuracy of the new method in an experiment, we extracted nouns used as an object of the four predicates usually confused from a large corpus, and subsequently extracted noun classes from these nouns. We found that the number of error decision rules generalized from these noun classes has decreased to about 64.8%. In conclusion, the precision of our grammar checker exceeds that of conventional ones by 6.2%.
The types of errors corrected by a Korean spelling and grammar checker can be classified into isolated-term spelling errors and context-sensitive spelling errors (CSSE). CSSEs are difficult to detect and to correct, since they are correct words when examined alone. Thus, they can be corrected only by considering the semantic and syntactic relations to their context. CSSEs, which are frequently made even by expert wiriters, significantly affect the reliability of spelling and grammar checkers. An existing Korean spelling and grammar checker developed by P University (KSGC 4.5) adopts hand-made correction rules for correcting CSSEs. The KSGC 4.5 is designed to obtain very high precision, which results in an extremely low recall. Our overall goal of previous works was to improve the recall without considerably lowering the precision, by generalizing CSSE correction rules that mainly depend on linguistic knowledge. A variety of rule-based methods has been proposed in previous works, and the best performance showed 95.19% of average precision and 37.56% of recall. This study thus proposes a statistics based method using a conditional probability model with dynamic window sizes. in order to further improve the recall. The proposed method obtained 97.23% of average precision and 50.50% of recall.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1996.10a
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pp.469-475
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1996
이 논문은 형태소 사이의 문법 관계(Grammar Relation)에 기반하여 형태소 간의 의존 관계를 규정하고, 이를 바탕으로 의미 오류와 문체를 검증하는 문법 검사기를 제시한다. 이 방법으로 다수 어절에 걸친 의미적 오류 뿐만 아니라 번역체 문구와 뜻의 전달을 어렵게 하는 문구 등과 같이 문장을 힘없게 만드는 문체 오류를 검증한다. 또한 이러한 오류를 검증하기 위한 지식베이스의 구현과 의존 문법(Dependency Structure Grammar)을 이용한 부분 문장 분석 알고리즘을 제시한다. 이 논문에서 제시한 문법 검사기는 향후 파싱 등의 문장 분석에 중요한 자료로 이용될 것으로 기대한다.
In this paper, we introduce an automatic system of scoring English essays. The system is comprised of three main components: a spelling checker, a grammar checker and a lexical cohesion checker. We have used such resources as WordNet, Link Grammar/parser and Roget's thesaurus for these components. The usefulness of an automatic scoring system depends on its reliability. To measure reliability, we compared the results of automatic scoring with those of manual scoring, on the basis of the Kappa statistics and the Multi-facet Rasch Model. The statistical data obtained from the comparison showed that the scoring system is as reliable as professional human graders. This system deals with textual units rather than sentential units and checks not only formal properties of a text but also its contents.
Context-sensitive spelling errors (CSSE) are hard to correct, since they are perfect words when analyzed alone. Determined only by considering the semantic and syntactic relations of their context, CSSEs affect largely the performance of spelling and grammar checkers. The existing Korean Spelling and Grammar Checker (KSGC 4.5) adopts a rule-based method, which uses hand-made correction rules for CSSEs. Using rule-based method, the KSGC 4.5 is designed to obtain the very high precision, which results in the extremely low recall. In this paper, we integrate our previous works that control the CSSE correction rules, in order to improve the recall without sacrificing the precision. In addition to the integration, facultative insertion of adverbs and conjugation suffix of predicates are also considered, as for constraint-loosening linguistic features.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.89-94
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2000
본 논문은 부산대 철자 검사/교정기의 기존 성능을 보완하고 기능을 추가하는데 중점을 두었다. 웹 문서, 신문 등을 통해서 사용자들이 자주 틀리는 오류 단어에 대해서 오류 유형을 분류했다. 이 결과를 철자 검사 및 교정 시스템에 적용하여 교정기법 개선을 통하여 띄어쓰기 교정 기능을 향상 시켰다. 이렇게 새로 구현한 시스템과 이전 시스템의 성능을 실험을 통해 비교 분석하였다. 본 연구를 진행하면서 발견한 문제점과 한계를 이후 더 발전 해야할 과제로 고찰하고 결론을 맺는다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.25-31
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2014
Korean grammar checkers typically detect context-dependent errors by employing heuristic rules; these rules are formulated by language experts and consisted of lexical items. Such grammar checkers, unfortunately, show low recall which is detection ratio of errors in the document. In order to resolve this shortcoming, a new error-decision rule-generalization method that utilizes the existing KorLex thesaurus, the Korean version of Princeton WordNet, is proposed. The method extracts noun classes from KorLex and generalizes error-decision rules from them using the Tree Cut Model and information-theory-based MDL (minimum description length).
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