Evaluating automatic detection of misspellings in German
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
his study investigates the performance of a spell checker designed for native writers on misspellings made by second language (L2) learners. It addresses two research questions: 1) What is the correction rate of a generic spell checker for L2 misspellings? 2) What factors influence the correction rate of a generic spell checker for L2 misspellings? To explore these questions, the study considers a corpus of 1,027 unique misspellings from 48 Anglophone learners of German and classifies these along three error taxonomies: linguistic competence (competence versus performance misspellings), linguistic subsystem (lexical, morphological or phonological misspellings), and target modification (single-edit misspellings (edit distance = one) versus multiple-edit misspellings (edit distance > 1)). The study then evaluates the performance of the Microsoft Word® spell checker on these misspellings. Results indicate that only 62% of the L2 misspellings are corrected and that the spell checker, independent of other factors, generally cannot correct multiple-edit misspellings although it is quite successful in correcting single-edit errors. In contrast to most misspellings by native writers, many L2 misspellings are multiple-edit errors and are thus not corrected by a spell checker designed for native writers. The study concludes with computational and pedagogical suggestions to enhance spell checking in CALL.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle