智能校对-智能写作、一键语法纠错，快试试这个免费英文写作新神器
编辑：pitaya02 日期：2020-09-21
香侬科技火龙果写作新增 AI作文批改，词汇量，语法，结构都能看出来，我觉得我的英文文章不错。
目前疫情下，我们已与在家学习分不开，各种备考也要提日程。阅读机器之心的人大多是理科生，数学、电脑还有些“天分”。但对于英语，似乎这些天赋对我们没什么帮助，缺乏「语感」的我们在写作文时，常常会出现拼写、语法错误。
其他部分，如英语阅读和听力都不错，有比较标准的对错判断标准。但在作文中，很可能写出的是错误的句子，我们真的认为它是完全正确的。
或许是为了备考四六级或者托福雅思，或许是在写机器学习论文，这篇文章将介绍火龙果写作的 AI作文批改，把我们写的英文传到 APP上，它会自动给我们评分，并纠正我们的语法、拼写等错误。
文章的 AI批改功能已放入最新版火龙果写作 APP中，我们首先试用了雅思作文和 arXiv上的文章。下图是雅思作文，它给整个作文打了分，并通过评语告诉你哪些地方需要加强，比如词汇的丰富，逻辑的连贯等等。对我们比较关注的语法， AI作文批改也会提出修改意见，比如建议将“environment”改为“environmental”。
另外，很多研究人员要写论文做实验，但是机器学习领域的论文基本上都是英文的，按照我们的思路来写论文，中间会有很多细节问题。正如机器之心在上传了 arXiv的论文之后， AI作文评语的确可以给出一些修改意见。举例来说，这让我们可以独立使用“On the other hand”子句，这的确在结构上更容易阅读。
这样的应用已经做得很好，而且还是免费的，有英文作文修改需求的小伙伴还不赶紧打开火龙果写作，体验一下白嫖的乐趣~
所以问题来了，要实现 AI作文批改，其思路、原则又是怎样呢？
观察思维，自动批改如何解决？
AI作文批改词典的使用效果已经展现在这一边，从机器学习的角度以及整个过程来看， AI作文批改可分为评分、评语和纠错三个模块。在这些方面，评分是从词汇、语法等方面进行的评价，也包括从词汇、语法、结构等方面进行的评价，但同时也提供同义词汇、高级词汇推荐以及佳文推荐等；纠正错误方面，则需要识别和提供修改建议。
分数和文章的生成都可以归结为分数的框架，在这个框架中，年级或者作者的学习阶段需要作为一个条件。综合运用传统方法和深度学习方法，可以充分发挥整个评分框架的优势。
以传统的线性模型为例，可以对词，句子，篇章进行评分。词汇量、词汇丰富度、高级词汇够不够？拼字，语法，句式掌握了吗？这一章的逻辑，主题是否都一致？
但这三个维度并没有概括出整体的写作品质，我们还需要一个深度神经网络来给出“整体作文”的得分。
下面是一个主要的有道评分模型的框架，其中w_i是某句话的“词”，每一句话通过神经网络的卷积编码成一个“句子语义矢量”。通过使用注意力机制，这些语义向量最终被编码成作文的整体分数。
总的来说，作文评分和评语生成的解题思路更容易理解，但模型能够自动修改语法错误似乎更难解决。
是否也进行端到端的模型培训？事实上，深度神经网络是否能够独立完成“纠错”这一功能，我们并不确定，毕竟，在我们的印象中，有很多语法错误，“语感”这一说法更是言过其实。
解决方法也很有趣，首先，对于简单的一些拼写错误，我们可以根据命名实体识别(基于 BERT)和统计模型来给出一个分数，根据字典和编辑距离等多种特征来判断拼写是否有问题。
在后期，针对重复性语法错误，有道试图将其定义为序列到序列的生成问题，利用 Transformer强大的拟合能力直接学习有道积累的数据量。
似乎语法纠错模型的思路并不困难，但是 Transformer需要大量的数据量，这一点很重要。在机器翻译领域中，我们是否能够发现大量存在语法错误的句子，并对其语法进行修正？
本文采用的是迁移和对抗的学习方法，由于我们没有大量的标注数据，所以根据真实用户的错误分布，产生了大量的“伪语料”，首先用它训练 Transformer模型。由于语法错误的实际标注数据非常珍贵，所以我们可以在训练完 Transformer之后再对实际数据进行调整。使用这个训练模式，我们就可以让 Transformer学会如何改错。
以上是有道自动纠正错误的主要思路，如果把它应用到火龙果写作这款 APP上，还会遇到许多困难。它还进行了一系列的优化，如使用知识蒸馏压缩模型，使用 BERT预先训练来快速判断句子中标点的正确与否等。制作出真正实用的产品所面临的挑战远远超出我们的想象。
看看效果，举个例子
后具体可看 AI作文批改的功能和效果，我们也可以尝试一下 Grammarly等类似工具。首先不说效果，吐槽一下使用方法，其他工具不下载 Chrome插件就是需要注册登录，火龙果写作的 AI作文批改确实要方便很多。
就考试作文而言， AI作文批改可以根据不同的知识水平和考试类别进行专业评分，可以从词、句、篇等层面进行评析，还可以对语法错误进行更清晰的解析。下面的图表显示了 AI作文批改一篇高中作文的分数，它将同时生成相应的报告。
除全篇报告和评分外， AI作文批改还会详细分析具体问题发生的地方，每个错误都能查看原因和修改意见。特别是我们中国人容易犯的冠词使用错误，用这套批改软件能更好的帮助我们找到这些语法问题，非常方便。
尽管像 Grammarly这样的应用也可以自动纠正错误，但是相对来说，它们没有评分功能，无法判断用户的学习阶段和考试类型，更不用说生成专业的评语了。不能做到的香侬科技词典 AI作文批改这样精炼处理，针对不同用户群体提供有针对性的建议。
也可直接 OCR
除一般的复制粘贴或手工输入外，火龙果写作中的 AI文章批改也支持 OCR，只需一张照片即可转换成文字。可见，字典上对对手写的词识别还是比较准的，甚至连标点和段落的位置都能准确地识别出来。就算找出一些小错误，手工修改一下也不会有问题。
只是 OCR大大简化了手写作文自动批改过程，省去了我们手工批改的麻烦，保证提交后可以进行分析。特别是在周围没有电脑的情况下，这一功能给我们带来了极大的方便。
关键能力：语法纠正
人工智能作文批改的核心功能，还是语法纠错，这是我们最容易提高写作能力的地方。文法纠正不是一种新的功能，目前有相当多的产品都在这么做。但在使用 Transformer、 BERT等模型进行语法纠错时，结合了传统方法的优点，这一思路听起来并不差。
首先，我们可以尝试用一个相同的错误句子，尝试不同语法的错误纠正产品：“On a cold morning, while I was watching a girl buy bread和 milk in the fiont for me.”。
第一种是火龙果写作，它能检测到三种错误，即拼写、冠词和介词错误。把我们放在微软的“爱”写作平台之后，它只能发现“fiont”有拼写错误，并建议把“buy”改为“purchase”这样的高级词汇。像 Grammarly免费版一样，它也只会识别“文件”中有拼写错误。
左边是火龙果写作 AI作文批改的结果，右边是 Grammarly错误纠正的结果。
就一般经验而言，火龙果写作挑出的错误比较全面，特别是在一个句子中出现多个错误时。由于 AI作文批改采用了前沿的 DL模型，因此它对上下文的感知能力会有所增强，对于更复杂的语法问题，或在语篇规模上的时态问题，它都具有优势。
也许您认为个别例子并不能说明什么，而且火龙果写作还做了详细的人工测试。对脱敏后的批改服务请求，测试人员从国外字典请求、测试用户请求、行业数据集随机抽取一部分作为测试集，并对不同的纠错服务进行效果评价。全过程算法同学不参与测评，基本可以做到公平测评。
对比不同产品的纠错效果。
在回忆录中， Precision代表了语法检测和修正的准确率， Recall代表了语法检测和修正的回忆率。F-0.5则是精确度与召回率的调和平均值，其值越大，表明算法性能越好。在上面的表格中我们可以看到，火龙果写作 AI作文自动批改三项指标均高于同类先进水平的5%~7%。
现在大家已经可以用了，有道也表示， AI作文批改还会有其他的一些提升，将来还会不断优化润色，范文推荐，书写和口语风格转换等功能。拥有这些新的能力，作文备考、论文写作等等经验就会更顺滑些。
火龙果智能写作是全球第一款中英双语语法检查校对产品，运用火龙果智能写作技术进行错别字文本校对，除错别字校对以外，还可以对语法、标点等进行校对。
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