वाक्य संरचना में त्रुटि सुधार के स्तंभ: बड़े भाषा मॉडल के युग में आधुनिक दृष्टिकोणों की व्यापक निरीक्षण

इस पेपर में, हम वाक्य संरचना में त्रुटि सुधार पर प्रयोगात्मक शोध करते हैं, एकल-मॉडल प्रणालियों के सूक्ष्मताओं में गहराई से जाते हैं, एंसाम्बलिंग और रैंकिंग विधियों की दक्षता की तुलना करते हैं, और वाक्य संरचना में त्रुटि सुधार के लिए बड़े भाषा मॉडल के आवेदन का अन्वेषण करते हैं, जो एकल-मॉडल प्रणालियों, एंसाम्बल का हिस्सा के रूप में, और रैंकिंग विधियों के रूप में हैं। हम CoNLL-2014-टेस्ट पर 72.8 और BEA-टेस्ट पर 81.4 के F₀.5 स्कोर के साथ नए सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन की स्थापना करते हैं। GEC में आगे के विकास का समर्थन करने और अपने शोध की पुनरुत्पादिता सुनिश्चित करने के लिए, हम अपने कोड, प्रशिक्षित मॉडल, और प्रणालियों के आउटपुट को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध करते हैं।