Melhorando a Correção de Erros em Russo para Falantes Não Nativos

A correção de erros gramaticais (GEC) trata de identificar e consertar erros na escrita. Esse trabalho é super importante pra ajudar a galera a melhorar suas habilidades linguísticas. No caso do russo, tem várias ferramentas que conseguem corrigir erros de ortografia, mas elas geralmente têm dificuldade com erros cometidos por quem fala russo como segunda língua. Esses aprendizes costumam fazer erros que os falantes nativos não fariam. Esse artigo fala sobre um novo método que usa um Modelo de Linguagem pra corrigir erros na escrita em russo feita por falantes não nativos.

#Contexto

Corrigir erros gramaticais pode ser complicado por causa dos diferentes tipos de erros que existem. Muitas ferramentas atuais fazem um bom trabalho com erros simples, como erros de digitação. Esses erros são geralmente corrigidos olhando as palavras próximas e sugerindo a grafia mais certa com base em formas corretas anteriores. No entanto, os aprendizes muitas vezes cometem erros mais complexos, como usar a palavra errada ou misturar regras gramaticais. Alguns sistemas usam uma combinação de regras e aprendizado de máquina pra corrigir esses erros, mas precisam de muitos exemplos pra funcionar bem.

Uma ferramenta popular pra corrigir texto em russo é o Yandex.Speller. Essa ferramenta consegue encontrar e corrigir erros em russo e em outros idiomas, incluindo inglês e ucraniano. Ela ainda consegue lidar com palavras que não estão no dicionário dela. Porém, ela tem dificuldade com várias palavras erradas em sequência, e encontrar a correção certa pode ser desafiador nesses casos.

#Tipos de Aprendizes

A gente foca em dois grupos de falantes não nativos de russo. O primeiro grupo inclui pessoas aprendendo russo como língua estrangeira. Elas costumam carregar regras e palavras das suas línguas nativas quando escrevem em russo. O segundo grupo é formado por falantes de herança. Essas são pessoas que tiveram alguma exposição ao russo através dos pais, mas falam outra língua no dia a dia. Esses aprendizes costumam criar combinações de palavras incomuns que não seguem os padrões típicos do russo.

De modo geral, a escrita desses falantes não nativos tem mais erros em comparação à dos falantes nativos. Muitas vezes, até várias palavras em sequência podem estar escritas erradas, dificultando a identificação do contexto correto pra correção de erros.

#Abordagens para Correção de Erros Gramaticais

Existem várias maneiras de abordar o trabalho de corrigir erros gramaticais. Vamos passar brevemente por algumas delas.

#Abordagens Baseadas em Regras

O método clássico pra corrigir erros envolve criar regras para tipos específicos de erros. Os sistemas antigos dependiam de combinar padrões e substituí-los de acordo com regras baseadas em tipos de palavras (como substantivos e verbos). O benefício desse método é que ele não requer muitos dados. No entanto, elaborar regras que cubram todos os erros possíveis é quase impossível, especialmente em idiomas como o russo, que têm gramáticas complexas. Embora esse método tenha suas limitações, ele pode complementar efetivamente modelos mais sofisticados.

#Abordagens Baseadas em Classificadores

Com a disponibilidade de mais dados anotados, muitos sistemas agora usam aprendizado de máquina pra treinar classificadores pra corrigir erros específicos. Cada tipo de erro tem uma lista de correções possíveis. O modelo usa características linguísticas pra descobrir qual correção é a melhor. Esse tipo de sistema normalmente só corrige uma palavra de cada vez, o que pode não funcionar bem com erros interconectados em uma frase.

Pra melhorar essa situação, alguns sistemas combinam múltiplos classificadores pra lidar com mais de um erro em uma frase. No entanto, isso só funciona se os erros não afetarem uns aos outros.

#Abordagens de Tradução Automática

Alguns dos sistemas de GEC mais bem-sucedidos utilizaram técnicas de tradução automática. Esses sistemas aproveitam modelos de linguagem treinados em grandes quantidades de dados. A ideia principal é que frases que o modelo considera menos prováveis têm mais chances de conter erros do que aquelas consideradas mais prováveis.

Muitos métodos de GEC de sucesso dependem desses modelos de linguagem, mesmo após o advento da tradução automática neural. Estudos recentes mostraram que modelos de linguagem modernos, como aqueles construídos com a arquitetura Transformer, se saem bem em tarefas de GEC.

#Nossa Abordagem

A gente propõe um novo método que se baseia em um modelo de linguagem pra corrigir erros na escrita em russo. Esse modelo é treinado em uma grande coleção de textos corretos retirados de vários jornais. O objetivo é criar uma ferramenta eficaz pra corrigir erros de escrita cometidos por falantes não nativos.

#Treinando o Modelo de Linguagem

A gente usa uma coleção de textos específica conhecida como Newspaper Corpus. Esse corpus inclui artigos de grandes fontes de notícias russas e apresenta uma variedade ampla de vocabulário. Pra testar nosso sistema de correção, usamos outro conjunto de dados chamado RULEC-GEC corpus, que inclui redações escritas por estudantes universitários aprendendo russo.

O corpus RULEC-GEC contém milhares de frases e foi checado manualmente quanto a erros. Isso nos permite comparar a performance da nossa ferramenta com uma referência sólida.

#Processo de Correção de Erros

Nosso método de correção de erros envolve múltiplas etapas, abordando diferentes tipos de erros por meio de uma série de correções. Cada etapa pega uma frase e tenta corrigir quaisquer erros de forma independente.

#Passo 1: Corrigindo Erros de Ortografia

A primeira tarefa é identificar e corrigir palavras que têm erros de ortografia. A frase é dividida em partes menores chamadas tokens, e cada token é checado em um dicionário. Se uma palavra não for encontrada, ela é marcada como errada. Pra cada um desses tokens, a gente compila uma lista de grafias corretas possíveis com base na semelhança, e então escolhe a melhor opção usando nosso modelo de linguagem.

Muitas vezes, a escrita de L2 contém várias palavras erradas juntas. Começamos a corrigir essas da palavra mais à direita pra esquerda. Como algumas palavras podem estar bem distorcidas, a gente também usa representações fonéticas pra encontrar candidatos a correções. Isso envolve criar um dicionário secundário que conecta formas erradas com suas versões corretas com base em semelhanças sonoras.

#Passo 2: Aplicando Regras Simples

Depois de corrigir os erros de ortografia, aplicamos duas regras simples. A primeira regra é adicionar marcas de pontuação específicas onde necessário. A segunda envolve escolher entre duas Preposições comumente confundidas com base na primeira letra da palavra seguinte. Essas regras simples podem melhorar significativamente a precisão geral quando aplicadas a textos de L2.

#Passo 3: Corrigindo Preposições

A gente observa que falantes não nativos costumam usar preposições erradas. Pra lidar com esse problema, usamos um modelo de rede neural chamado RuBERT. Ao prever qual preposição se encaixa melhor em uma frase, conseguimos melhorar a correção da escrita. O modelo examina cada preposição e, se encontrar uma opção melhor, substitui pela que aumenta a probabilidade da frase.

#Passo 4: Corrigindo Erros de Concordância

Outro problema frequente na escrita é a concordância, que ocorre quando sujeitos e verbos ou adjetivos e substantivos não combinam. A gente usa uma técnica onde examinamos pares de palavras que podem refletir uma concordância errada. Comparando esses pares com aqueles do corpus de texto, podemos sugerir correções que aumentem a correção gramatical.

#Resultados e Avaliação

A gente avalia nossa abordagem medindo seu desempenho no corpus RULEC-GEC. Os resultados iniciais mostram um equilíbrio entre precisão e recall. Nosso modelo se saiu melhor que muitos esforços anteriores, mas ainda tem espaço pra melhorar. Quando usamos nosso sistema junto com o Yandex.Speller, a precisão geral aumenta.

Apesar do design relativamente simples do nosso modelo, melhorias adicionais poderiam resultar em resultados ainda melhores. Uma possibilidade é integrar regras extras adaptadas a erros específicos. Outra área pra crescimento envolve refinar como geramos candidatos a correção.

#Conclusão

Em resumo, nosso trabalho apresenta um novo método pra corrigir erros gramaticais na escrita em russo produzida por falantes não nativos. Usar um modelo de linguagem treinado em textos corretos ajuda a lidar com esses erros de forma eficaz. O método combina algoritmos fonéticos, regras simples e procedimentos especializados adaptados pra tipos específicos de erros.

Desenvolvimentos futuros podem levar a um desempenho melhor, e a gente espera identificar maneiras de tornar nossa técnica ainda mais poderosa. À medida que continuamos testando e refinando nossa abordagem, é essencial manter o foco em como nosso sistema se compara aos melhores modelos existentes. Acreditamos que nosso método tem o potencial de oferecer uma assistência valiosa pra pessoas aprendendo russo e ajudar a melhorar suas habilidades de escrita.