초록
본 연구에서는 문맥 정보를 함께 고려해야만 인식할 수 있는 단어 오류에 대하여 오류 인식 방법과 수정 후보 생성 방법을 제안한다. 이 문제는 기존의 영어권에서 이미 많이 다룬 연구 주제이다. 본 연구에서는 영어 자동채점 시스템에서 사용하도록 특화된 방법을 제안한다. 문맥 정보를 고려한 단어 오류 검사에서는 자주 혼동되어 사용되는 단어집합(confusion set)을 활용한다. 비영어권 사용자의 작문 특성을 반영하기 위해 기존의 영어권에서 구축한 혼동집합 이외에 자동으로 혼동집합을 구축하여 실험해 보았다. 또한 품사 중의성으로 인해 기존의 구문오류 검사기가 다루지 못하는 오류를 정의하고 오류 인식과 오류수정 후보를 생성하는 방법을 제안한다. 실제 한국어가 모국어이면서 초/중급 작문 수준의 수험생들이 작성한 영어 문장에 대해 평가해 본 결과, 약 70.48%의 f1 값을 얻어 기존의 영어권 결과에 비해 뒤지지 않는 성능을 보였다.
In this paper, we present a method that can detect context-sensitive word errors and generate correction candidates. Spelling error detection is one of the most widespread research topics, however, the approach proposed in this paper is adjusted for an automated English scoring system. A common strategy in context-sensitive word error detection is using a pre-defined confusion set to generate correction candidates. We automatically generate a confusion set in order to consider the characteristics of sentences written by second-language learners. We define a word error that cannot be detected by a conventional grammar checker because of part-of-speech ambiguity, and propose how to detect the error and generate correction candidates for this kind of error. An experiment is performed on the English writings composed by junior-high school students whose mother tongue is Korean. The f1 value of the proposed method is 70.48%, which shows that our method is promising comparing to the current-state-of-the art.
