Лингвокогнитивный подход к классификации и исправлению орфографических ошибок

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В представленной статье мы предлагаем систематизацию орфографических ошибок неносителей русского языка на основе лингвистических и когнитивных критериев. Материалом исследования послужили данные лонгитюдного корпуса (560000 слов) работ на русском языке, написанных студентами-иностранцами. Традиционные автоматические средства проверки орфографии (spell checkers) выявляют ошибки и предлагают исправления, но не могут построить объяснительные когнитивные модели. Предлагаемый подход позволяет распознать не только сами ошибки, но и концептуальные причины этих ошибок, заключающиеся в непонимании фонотактики и морфофонологии русского языка, а также в способах их репрезентации орфографическими правилами. Этот способ позволяет обосновывать причины грамматических ошибок и рекомендовать правила, которые улучшают владение пользователями русской морфофонологией, а не просто исправляют ошибки. Принцип систематизации аннотированных ошибок в корпусе академического письма на неродном языке и таксономия ошибок ориентированы на преподавание. На основе представленной таксономии мы разработали набор правил (mal-rules), расширяющих функционал конечно-автоматного анализатора русского языка. Разработанный морфологический анализатор аннотирует словоформы специальными тегами ошибок. Для каждого тега ошибки мы предлагаем сопровождающее пояснение, чтобы помочь пользователям понять, почему и как исправить диагностированные ошибки. Используя наш расширенный анализатор, мы создаем веб-приложение, позволяющее пользователям набирать или вставлять текст, а также подробные комментарии и исправления распространенных морфофонологических и орфографических ошибок в русском языке.

Об авторах

Роберт Рейнольдс

Университет Тромсё - Арктический университет Норвегии; Университет Бригама Янга

Email: robert_reynolds@byu.edu
ORCID iD: 0000-0003-0306-087X

доцент-исследователь в Отделе цифровых гуманитарных наук

Тромсё, Норвегия; Прово, Юта, США

Лора Янда

Университет Тромсё - Арктический университет Норвегии

Email: laura.janda@uit.no
ORCID iD: 0000-0001-5047-1909

профессор кафедры языка и культуры

Тромсё, Норвегия

Торе Нессет

Университет Тромсё - Арктический университет Норвегии

Автор, ответственный за переписку.
Email: tore.nesset@uit.no
ORCID iD: 0000-0003-1308-3506

профессор кафедры языка и культуры

Тромсё, Норвегия

Список литературы

  1. Amaral, Luiz & Detmar Meurers.2011. On using intelligent computer-assisted language learning in real-life foreign language teaching and learning. ReCALL 23(1). 4-24.
  2. Beesley, Kenneth R. & Lauri Karttunen. 2003. Finite State Morphology. Stanford, CA: CSLI Publications.
  3. Biggs, John & Catherine Tang. 2011. Teaching for Quality Learning at University. Maidenhead, UK: Open University Press.
  4. Biggs, John. 1999. What the student does: Teaching for enhanced learning. Higher Education & Development 18 (1). 57-75.
  5. Bocharov, Victor, Svetlana Alexeeva, Dmitry Granovsky, E. Protopopova, Anastasia Bodrova, Svetlana Volskaya, I.V. Krylova & A.S. Chuchunkov. 2013. Crowdsourcing morphological annotations. In Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Papers from the Annual International Conference "Dialog" 1. http://opencorpora.org/doc/articles/2013_Dialog.pdf (accessed 20.04.2022).
  6. Choi, Inn-Chull. 2016. Efficacy of an ICALL tutoring system and process-oriented corrective feedback. Computer Assisted Language Learning 29. 334-364.
  7. Heift, Trude. 2010. Developing an Intelligent Language Tutor. CALICO Journal 27(3). 443-459.
  8. Kopotev, Mixail, Sardana Ivanova, Anisia Katinskaia & Roman Yangarber. 2019. Corpus-based language teaching tool. Trudy Meždunarodnii Konferencii «KORPUSNAYA LINGVISTIKA-2019». 30-39. (In Russ.)
  9. Korobov, Mikhail. 2015. Morphological analyzer and generator for Russian and Ukrainian languages. In Proceedings of AIST’2015. 320-332. New York: Springer.
  10. Krylov, Sergej & Sergej Starostin. 2003. Upcoming tasks for morphological analysis and generation in the integrated information environment STARLING. In Proceedings of the International Conference “Dialog 2003”. https://www.dialog-21.ru/media/2655/krylov.pdf (In Russ.) (accessed 20.04.22).
  11. Linden, Krister, Erik Axelson, Sam Hardwick & Tommi A. Pirinen. 2011. HFST- framework for compiling and applying morphologies. In Cerstin Mahlow & Michael Pietrowski (eds.), Systems and frameworks for computational morphology, 100 of Communications in Computer and Information Science, 67-85. New York: Springer.
  12. Matthews, Clive. 1992. Going AI: Foundations of ICALL. Computer Assisted Language Learning 5(1). 13-31.
  13. Matthews, Clive. 1992. Going AI: Foundations of ICALL. Computer Assisted Language Learning 5(1). 13-31.
  14. Meurers, Detmar, Kordula De Kuthy, Florian Nuxoll, Björn Rudzewitz &Ramon Ziai.2019. Scaling up intervention studies to investigate real-life foreign language learning in school. Annual Review of Applied Linguistics 39.
  15. Nagata, Noriko. 2009. Robo-Sensei’s NLP-Based Error detection and feedback generation. CALICO Journal 26(3). 562-579.
  16. Rozovskaya, Alla & Dan Roth. 2019. Grammar Error Correction in Morphologically Rich Languages: The Case of Russian. Transactions of the Association for Computational Linguistics 7. 1-17. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00251
  17. Rozovskaya, Alla & Dan Roth. 2021. How Good (really) are Grammatical Error Correction Systems? In Proceedings of the 16th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics: Main Volume. 2686-2698.
  18. Segalovich, Ilya. 2003. A fast morphological algorithm with unknown word guessing induced by a dictionary for a web search engine. In International Conference on Machine Learning; Models, Technologies and Applications. 273-280.
  19. Sleeman, Derek. 1982. Inferring (mal) rules from pupil’s protocols. In Proceedings of the 5th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI). 160-164. Orsay, France.
  20. Vilkki, Liisa. 2005. RUSTWOL: A tool for automatic Russian word form recognition. In Antti Arppe, Lauri Carlson, Krister Lindén, Jussi Piitulainen, Mickael Suominen, Martti Vainio, Hanna Westerlund & Anssi Yli-Jyrä (eds.), Inquiries into words, constraints and contexts: Festschrift for Kimmo Koskenniemi on his 60th Birthday, 151-162. Stanford, CA: CSLI Publications.
  21. Vilkki, Liisa. 1997. RUSTWOL: A System for Automatic Recognition of Russian Words. Technical report, Lingsoft, Inc.
  22. Vilkki, Liisa. 2005. RUSTWOL: A tool for automatic Russian word form recognition. In Arppe, A., Carlson, L., Lindén, K., Piitulainen, J., Suominen, M., Vainio, M., Westerlund, H., and Yli-Jyrä, A. (eds.), Inquiries into Words, Constraints and Contexts: Festschrift for Kimmo Koskenniemi on his 60th Birthday, 151-162. CSLI Publications.
  23. Zaliznjak, Andrej A. 1977. Grammatical dictionary of the Russian language: In ection: Approx 100 000 words. Russkij Jazyk. (In Russ.)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Рейнольдс Р., Янда Л., Нессет Т., 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».