11月24日消息，阿里巴巴iDST在中文语法错误自动诊断大赛（Chinese Grammatical Error Diagnosis，以下简称 CGED）三个level中全面夺得冠军。即便是最难的level，核心指标F1（综合考虑准确率与召回率）依旧达到了 0.2693，比其他参赛机构高出一倍。
参赛机构比赛成绩公布
CGED是自然语言处理领域的权威赛事，由IJCNLP联办，今年已是第四届。比赛的背景是：学习中文的外国人数不断增加，由于中文的博大精深，外国友人在中文写作中会出现各式错误。主办方挑选了一些外国友人写的中文作文片段，希望参赛者用人工智能算法自动识别里面的语法语义错误。
因为语法纠错任务涉及到很多自然语言的基础技术，如分词、句法分析、词法分析、依存关系以及语义分析等，是对研究机构综合技术实力的全面考验。
CGED官网
阿里巴巴iDST自然语言处理首席科学家司罗介绍，中文语法诊断的挑战性在于，中文语言知识丰富、语法多样；人在判断一句话是否有错误的时候，会用到长期积累的知识体系（比如一句话是否通顺、两个词是否可以搭配、语义上是否成立等）。相比之下，比赛提供的训练数据非常有限，仅通过训练数据来识别错误是很困难的。
赛题中包含的错误分为四种类型：多词（Redundant）、缺词（Missing）、错词（Selection）和词序错误（Word Order）。系统性能的评估也由易到难分为3个level：detection level(识别句子有没有错误)、identification level（识别错误句子的具体错误类型）和position level（识别错误的位置和对应类型）
比如，“我要送給你一个庆祝礼物。要是两、三天晚了，请别生气”这句话，在第3个Level，AI需要明确指出“两、三天晚了”存在错误才能得分（正确用法应该是“晚了两、三天”）。
根据组委会公开的结果，司罗团队在所有的3个level的正确率都以较大优势位居第一，获取2017 CGED比赛的冠军。他们通过在深度学习中引入无监督的语法知识，同时结合了集成学习等方法。
技术细节上，IDST团队在bilstm-crf模型的基础上，结合了分词、词性、依存句法等特征，同时将language model等无监督的知识embedding到神经网络。依靠RNN结构以及词性、依存等特征，不光能识别短程的语法错误，比如“一头牛”好于“一只牛”；也能识别比较长程的语法错误，比如“虽然父母很辛苦，而且对孩子照顾得很好”中“虽然”和“而且“不搭配。此外，他们针对比赛的3个不同level，设计了不同的基于神经网络的snapshot emsembles方法。
具体请见论文：Alibaba at IJCNLP-2017 Task 1: Embedding Grammatical Features into LSTMs for Chinese Grammatical Error Diagnosis Task
透视司罗以及iDST自然语言处理团队：
司罗是全球权威机器智能学者，曾担任美国普渡大学计算机系终身教授，主持的20余个项目得到美国政府、工业界资助，先后获得美国国家科学基金会成就奖、雅虎、谷歌研究奖等。
在阿里巴巴，司罗领导了iDST自然语言处理团队，除了支持阿里巴巴大生态（新零售、金融、物流、娱乐、旅行等）的自然语言处理需求，也通过阿里云技术输出给开发者。
这场比赛中使用的分词、词性标注和句法分析等基础NLP工具都是由该团队自主研发的AliNLP 平台。这个平台支持阿里大生态的每天多达600亿次的自然语言处理需求。
司罗团队横跨中国(杭州，北京)和美国（硅谷，西雅图），普遍拥有10年以上自然语言处理研发经验，30%以上有博士学历（如CMU，伯克利，普林斯顿，清华，北大等）。 团队多次在国际自然语言技术竞赛中取得冠军成绩。
原文发布时间为：2017-11-24
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