NACGEC benchmark

新的大语言模型框架提高了中文语法纠错的准确性

研究人员开发了CSRP，一个新颖的中文语法错误纠错（CGEC）框架，解决了现有大语言模型（LLM）方法的局限性。CSRP采用三阶段流程：持续预训练以注入领域知识，链式思考微调以实现透明的错误推理，以及带有效率感知奖励的强化学习以最小化不必要的编辑。该方法在NACGEC基准测试上取得了最先进的成果，并在拼写纠错方面超越了GPT-4，在精确度方面显示出显著的改进，并减少了过度纠错。