Towards standardizing Korean Grammatical Error Correction: Datasets and Annotation

Research on Korean grammatical error correction (GEC) is limited compared to other major languages such as English and Chinese. We attribute this problematic circumstance to the lack of a carefully designed evaluation benchmark for Korean. Thus, in this work, we first collect three datasets from different sources (Kor-Lang8, Kor-Native, and Kor-Learner) to cover a wide range of error types and annotate them using our newly proposed tool called Korean Automatic Grammatical error Annotation System (KAGAS). KAGAS is a carefully designed edit alignment & classification tool that considers the nature of Korean on generating an alignment between a source sentence and a target sentence, and identifies error types on each aligned edit. We also present baseline models fine-tuned over our datasets. We show that the model trained with our datasets significantly outperforms the public statistical GEC system (Hanspell) on a wider range of error types, demonstrating the diversity and usefulness of the datasets.Comment: Add affiliation and email addres

Translation error annotation : building an annotation module for east asian languages

In this thesis it is proposed an annotation module to be applied in the context of Machine Translation (MT) concerning the East Asian languages of Japanese, Korean and Mandarin for the purpose of assessing MT output quality through annotation. The annotation module was created based on a data-driven analysis over Customer Support content in these languages previously annotated with the Unbabel Error Typology, which is a general typology in the sense that it is not conceived for any specific groups of languages. As such, this work also explores how applying translation error typologies inadequate to certain languages or content types can have an impact on how annotation reflects the quality of a translation. For the purpose of testing the effectiveness of the proposed annotation module, an annotation experiment for the languages under analysis was conducted. This experiment consisted of, for each language, annotating the same content using three different error typologies: the Unbabel Error Typology, the MQM-compliant error taxonomy for the translation direction of English to Chinese proposed by Ye and Toral (2020) and the annotation module proposed on this thesis. Furthermore, each dataset was annotated by two annotators. This allowed a comparison of Inter-annotator agreement (IAA) scores, which constitutes an important metric in terms of evaluating the effectiveness of an error typology. In light of this, each of the tested typologies was analyzed based on the obtained IAA scores and a further in-depth analysis of concrete annotations which lead to an understanding over their strengths and limitations. With this work it was possible to demonstrate that, if on one hand using error typologies inadequate for the content annotated has a negative impact on the quality of said annotations, on the other hand applying an error typology specific to the content being annotated can result in more consistent annotations.O trabalho desenvolvido no âmbito desta tese teve como objetivo principal a criação de um módulo de anotação para erros de tradução no contexto da Tradução Automática (TA) que fosse aplicável a Japonês, Coreano e Mandarim e compatível com o Multidimensional Quality Metrics (MQM) framework (Lommel et al., 2014). Este módulo foi criado com base numa análise de dados reais sobre traduções previamente anotadas dentro da empresa Unbabel seguindo uma tipologia geral concebida para anotação de vários pares linguísticos sem foco em grupos de línguas específicos. Ao mesmo tempo que permitiu verificar as consequências de anotar erros com uma tipologia pouco adequada à língua ou ao conteúdo traduzido, esta análise constituiu um ponto de partida importante para a criação do módulo de anotação proposto nesta tese. A Secção 2 desta tese concentrou-se em apresentar a Unbabel como instituição e os processos de qualidade em vigor dentro da empresa. A Secção 3 focou-se em apresentar o estado da arte em TA e processos de qualidade, com atenção especial às línguas sob análise nesta tese, bem como as tipologias de anotação de erros de tradução utilizadas para comparação de resultados. A análise dos dados disponíveis, descrita na Secção 4, foi feita em duas fases principais. Na primeira fase foi analisado um conjunto de 342 segmentos correspondentes ao par linguístico Inglês-Chinês (Simplificado), previamente anotados com a Unbabel Error Typology, a tipologia para anotação de erros de tradução utilizada para todos os pares linguísticos até junho de 2022. Esta análise demonstrou que uma percentagem significativa dos erros cometidos durante o processo de anotação podiam ser atribuídos não só à falta de claridade das diretrizes de anotação relativamente a características específicas presentes neste par linguístico como também à falta de alguns tipos de erros na tipologia. Na segunda fase de análise de dados foi possível confirmar e fundamentar a existência destes problemas. Nesta fase foi analisada uma amostra de dados mais abrangente que incluiu quatro pares linguísticos: Inglês-Japonês, Inglês-Coreano, Inglês-Chinês (Simplificado) e Inglês-Chinês (Tradicional). Para cada par linguístico foi analisado um total de cerca de 570 a 1900 segmentos e, com a exceção de Inglês-Coreano, todos os dados correspondiam às anotações de mais de um anotador. Esta análise permitiu concluir que os anotadores de todos os pares linguísticos mencionados cometeram vários erros, em especial no processo de escolha da categoria certa para cada erro de tradução mas também relativamente à seleção dos erros e atribuição da severidade certa a cada um. Através dos dados analisados foi possível determinar que tipos de erros seria necessário incluir numa tipologia de anotação de erros de tradução adaptada às línguas mencionadas e que tipo de instruções deveriam ser clarificadas nas diretrizes de anotação. Deste modo, após a conclusão da segunda fase de análise de dados foi possível começar a criar o módulo de anotação proposto nesta tese, denominado East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework. O East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework foi criado à imagem da Unbabel Error Typology e adaptado às características da nova versão que entrou em vigor na empresa em junho de 2022. No entanto, devido ao facto de ser um módulo de anotação adaptado às línguas asiáticas previamente mencionadas, várias categorias de erros existentes na Unbabel Error Typology foram removidos devido a corresponderem a componentes linguísticos que não fazem parte das línguas em questão. Do mesmo modo, foi adicionado um total de cinco novos tipos de erros ao módulo com base no que foi julgado necessário durante a fase de análise de dados. A versão final do East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework conta com um total de 39 tipos de erros, em contraste com os 47 que fazem parte da Unbabel Error Typology. De forma complementar à criação do módulo de anotação foram também elaboradas diretrizes específicas para o módulo que, para além da definição de cada tipo de erro com exemplos, incluem também uma secção dedicada a casos difíceis (Tricky Cases) e esquemas (Decision Trees) para auxiliar na escolha da severidade e tipo de erro adequado para cada caso. Após a criação do módulo de anotação foi necessário testar se o mesmo pode ser aplicado com sucesso. Para este fim foi levado a cabo um estudo de comparação entre o East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework e duas outras tipologias, descrito na Secção 5. Assim, foram conduzidas três fases de anotação com cerca de um mês de intervalo entre cada. Para cada tipologia dois anotadores por par linguístico anotaram entre 1100 e 4900 palavras cada um e, de modo a obter uma comparação precisa, dentro de cada par linguístico o conteúdo anotado com cada tipologia manteve-se o mesmo. A primeira fase de anotações foi efetuada utilizando a Unbabel Error Typology. Devido ao facto de os anotadores já estarem familiarizados com esta tipologia e já possuírem as diretrizes de anotação relativas à mesma, não foi necessário prestar apoio adicional aos anotadores nesta fase. A segunda ronda de anotações foi levada a cabo com a tipologia para anotação de erros de tradução para o par linguístico Inglês-Mandarim proposta por Ye e Toral (2020). Para esta fase de anotação foram criadas diretrizes específicas para esta tipologia com base no trabalho desenvolvido por Ye e Toral (2020) de modo a facilitar o processo de anotação. É importante referir que, apesar de esta tipologia ter sido criada para anotação de erros de tradução para o par linguístico Inglês-Mandarim, durante a fase de teste das tipologias esta foi utilizada para anotar todos os quatro pares linguísticos a serem analisados. Além disso, devido ao facto de ser uma tipologia nova, durante esta fase foi mantida a comunicação com os anotadores para esclarecimento de dúvidas. É necessário salientar que esta tipologia também foi importante na criação do East Asian Languages Annotation Module devido ao facto de conter tipos de erros específicos em relação à anotação do par linguístico para o qual foi criada e que serviram de base para novos tipos de erros propostos no módulo de anotação. A terceira e última fase de anotação foi feita com o East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework proposto nesta tese. Nesta fase foram fornecidas aos anotadores as diretrizes que foram criadas de forma complementar ao módulo e, tal como durante a segunda fase, foi dada aos anotadores a possibilidade de comunicar as suas dúvidas. Os resultados das três fases de anotação descritas acima foram analisados da perspetiva do nível de acordo entre os anotadores, medido através da metodologia de Inter-annotator Agreement (IAA), em contraste com os valores equivalentes da métrica manual de qualidade MQM (Lommel et al., 2014), bem como através de uma análise detalhada das anotações de ambos anotadores para todos os pares linguísticos. No contexto da testagem de tipologias de anotação de erros de tradução uma análise dos valores de IAA obtidos, pois um elevado nível de concordância entre os anotadores reflete a clareza de uma tipologia. Adicionalmente, a análise detalhada das anotações em consonância com os valores de IAA permite avaliar que fatores influenciam a flutuação dos mesmos. Adicionalmente, o feedback que os anotadores forneceram em relação a cada tipologia também foi alvo de reflexão em contraste com os resultados obtidos. Deste modo, com a combinação de todos estes dados foi possível determinar os pontos fortes e as fraquezas de cada tipologia bem como entender que direção deverá seguir o trabalho futuro em torno do East Asian Languages Annotation Module for the Unbabel Quality Framework em termos do seu aperfeiçoamento. Com este trabalho foi possível demonstrar o impacto negativo de utilizar uma tipologia de erros pouco adequada ao conteúdo a ser anotado bem como provar que, por outro lado, uma tipologia criada para a anotação de um grupo específico de línguas pode melhorar a consistência das anotações relativas a componentes linguísticos próprios das línguas para as quais a tipologia é direcionada

Building the Arabic Learner Corpus and a System for Arabic Error Annotation

Recent developments in learner corpora have highlighted the growing role they play in some linguistic and computational research areas such as language teaching and natural language processing. However, there is a lack of a well-designed Arabic learner corpus that can be used for studies in the aforementioned research areas. This thesis aims to introduce a detailed and original methodology for developing a new learner corpus. This methodology which represents the major contribution of the thesis includes a combination of resources, proposed standards and tools developed for the Arabic Learner Corpus project. The resources include the Arabic Learner Corpus, which is the largest learner corpus for Arabic based on systematic design criteria. The resources also include the Error Tagset of Arabic that was designed for annotating errors in Arabic covering 29 types of errors under five broad categories. The Guide on Design Criteria for Learner Corpus is an example of the proposed standards which was created based on a review of previous work. It focuses on 11 aspects of corpus design criteria. The tools include the Computer-aided Error Annotation Tool for Arabic that provides some functions facilitating error annotation such as the smart-selection function and the auto-tagging function. Additionally, the tools include the ALC Search Tool that is developed to enable searching the ALC and downloading the source files based on a number of determinants. The project was successfully able to recruit 992 people including language learners, data collectors, evaluators, annotators and collaborators from more than 30 educational institutions in Saudi Arabia and the UK. The data of the Arabic Learner Corpus was used in a number of projects for different purposes including error detection and correction, native language identification, Arabic analysers evaluation, applied linguistics studies and data-driven Arabic learning. The use of the ALC highlights the extent to which it is important to develop this project

Problems in Evaluating Grammatical Error Detection Systems

ABSTRACT Many evaluation issues for grammatical error detection have previously been overlooked, making it hard to draw meaningful comparisons between different approaches, even when they are evaluated on the same corpus. To begin with, the three-way contingency between a writer's sentence, the annotator's correction, and the system's output makes evaluation more complex than in some other NLP tasks, which we address by presenting an intuitive evaluation scheme. Of particular importance to error detection is the skew of the data -the low frequency of errors as compared to non-errors -which distorts some traditional measures of performance and limits their usefulness, leading us to recommend the reporting of raw measurements (true positives, false negatives, false positives, true negatives). Other issues that are particularly vexing for error detection focus on defining these raw measurements: specifying the size or scope of an error, properly treating errors as graded rather than discrete phenomena, and counting non-errors. We discuss recommendations for best practices with regard to reporting the results of system evaluation for these cases, recommendations which depend upon making clear one's assumptions and applications for error detection. By highlighting the problems with current error detection evaluation, the field will be better able to move forward

A spoken Chinese corpus : development, description, and application in L2 studies : a thesis presented in partial fulfilment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Applied Linguistics at Massey University, Manawatū, New Zealand

This thesis introduces a corpus of present-day spoken Chinese, which contains over 440,000 words of orthographically transcribed interactions. The corpus is made up of an L1 corpus and an L2 corpus. It includes data gathered in informal contexts in 2018, and is, to date, the first Chinese corpus resource of its kind investigating non-test/task-oriented dialogical interaction of L2 Chinese. The main part of the thesis is devoted to a detailed account of the compilation of the spoken Chinese corpus, including its design, the data collection, and transcription. In doing this, this study attempts to answer the question: what are the key considerations in building a spoken Chinese corpus of informal interaction, especially in building a spoken L2 corpus of L1–L2 interaction? Then, this thesis compares the L1 corpus and the L2 corpus before using them to carry out corpus studies. Differences between and within the two subcorpora are discussed in some detail. This corpus comparison is essential to any L1–L2 comparative studies conducted on the basis of the spoken Chinese corpus, and it addresses the question: to what extent is the L1 corpus comparable to the L2 corpus? Finally, this thesis demonstrates the research potential of the spoken Chinese corpus, by presenting an analysis of the L2 use of the discourse marker 就是 jiushi in comparison with the L1 use. Analysis considers mainly the contribution就是 jiushi makes as a reformulation marker to utterance interpretation within the relevance theoretic framework. To do this, it seeks to answer the question: what are the features that characterise the L2 use of the marker 就是 jiushi in informal speech? The results of this study make several useful contributions to the academic community. First of all, the spoken Chinese corpus is available to the academic community through the website, so it is expected the corpus itself will be of use to researchers, Chinese teachers, and students who are interested in spoken Chinese. In addition to the obtainable data, this thesis presents transparent accounts of each step of the compilation of both the L1 and L2 corpora. As a result, decisions and strategies taken with regard to the procedures of spoken corpus design and construction can provide some valuable suggestions to researchers who want to build their own spoken Chinese corpora. Finally, the findings of the comparative analysis of the L2 use of the marker 就是 jiushi will contribute to research on the teaching and learning of interactive spoken Chinese

Proceedings

Proceedings of the Ninth International Workshop on Treebanks and Linguistic Theories. Editors: Markus Dickinson, Kaili Müürisep and Marco Passarotti. NEALT Proceedings Series, Vol. 9 (2010), 268 pages. © 2010 The editors and contributors. Published by Northern European Association for Language Technology (NEALT) http://omilia.uio.no/nealt . Electronically published at Tartu University Library (Estonia) http://hdl.handle.net/10062/15891