Корректор ошибок: Корректор грамматики для французского языка

Корректор грамматики для французского языка

Made with ♥ in Germany

Spain, France, UK, the Netherlands and more

Более 1250 отзывов о расширении Firefox

Самое популярное расширение для корректуры текстов для Firefox с более чем 1 миллионом пользователей по всему миру

Создайте аккаунт бесплатно

Зарегистрироваться

Исправить орфографические ошибки

Часто делаете опечатки и орфографические ошибки? LanguageTool находит все ошибки и подчеркивает их красным цветом. Теперь все ваши слова и предложения будут написаны грамат… ой, грамотно!

Проверить грамматику

Грамотно писать теперь проще простого! LanguageTool найдет в вашем тексте все грамматические оплошности, такие как неправильное согласование субъекта и глагола или неверное использование грамматических форм и окончаний

Исправить пунктуационные ошибки

Запятые, тире, дефисы… Иногда в правилах пунктуации можно запутаться – но только не с LanguageTool. Он поможет вам грамотно расставить знаки препинания, правильно составить сложное предложения и даже сообщит, когда вы использовали слишком много восклицательных знаков!

Проверить правописание слов с прописной и строчной буквы

С маленькой или с большой? Не всегда легко написать правильно, особенно учитывая тот факт, что правила написания в разных языках разные. LanguageTool всегда подскажет, какие категории слов пишутся с большой буквы.

Проверить стилистику

Качественный текст отличается, в том числе, безупречной стилистикой. LanguageTool обнаруживает часто используемые фразы, иностранные термины, повторяющиеся слова и неправильный выбор слов! Обращайте внимание на синее подчеркивание, оно указывает на стилистические ошибки.

Перефразировать

Сложно подобрать слово? LanguageTool поможет, ведь он содержит целую базу синонимов. Он даже может перефразировать целое предложение в более официальное, благозвучное, простое или лаконичное.

Читать далее

Работает со всеми популярными программами

LanguageTool работает в вашем браузере и многих других текстовых программах. Установите его и получайте подсказки по грамматике и стилистике текста, где бы вы ни писали.

Добавьте в Firefox это бесплатно!

Что-то еще?

Часто задаваемые вопросы

Пишите профессионально без грамматических, пунктуационных и стилистических ошибок

LanguageTool исправляет только орфографические ошибки?

LanguageTool исправляет орфографические ошибки, а также предлагает полный анализ написания всех возможных текстов. В дополнение к орфографии, грамматике и выбору слов корректируется также стилистика текста.

Находит ли LanguageTool пунктуационные ошибки?

Да, LanguageTool выявляет и исправляет пунктуационные ошибки всех видов. Он разбирает предложения со сложной структурой и даже различает обязательные и необязательные запятые.

Каким образом в LanguageTool обнаруживаются и исправляются ошибки?

Ошибки и подсказки отображаются автоматически во время набора текста, что позволяет его сразу же откорректировать. А двойной щелчок по любому слову отобразит его синонимы.

Читать далее

Какие языки проверяет LanguageTool?

LanguageTool работает с более чем 30 языками. Основными являются русский, английский, украинский, испанский, немецкий и французский. В английской версии можно выбрать между шестью языковыми вариантами (США, Великобритания, Канада, Австралия, Новая Зеландия и Южная Африка).

LanguageTool – бесплатная программа?

LanguageTool доступна в двух версиях. Бесплатная версия исправляет орфографические, а также простые пунктуационные и некоторые стилистические ошибки. Только версия Premium выявит все ошибки и поможет создать безупречный текст. Также доступны корпоративные аккаунты для компаний.

Читать далее

Будет ли LanguageTool работать в моей программе?

LanguageTool работает со многими программами и всеми распространенными интернет-браузерами. Также у нас есть специальный текстовый редактор в виде приложения для iOS, macOS (Apple) и Windows. Вам понадобится только одна учетная запись пользователя.

Читать далее

Может ли LanguageTool перефразировать предложение?

Недавно в дополнение к исправлению в LanguageTool появилась функция перефразирования (на основе ИИ). С ее помощью можно переписывать целые предложения, делая их проще, короче или более официальными.

Читать далее

Подходит ли LanguageTool для проверки и коррекции курсовой или дипломной работы?

Да, наша программа поможет вам проверить курсовую и дипломную работу на наличие ошибок. Для других академических работ и публикаций для печати особенно будет полезна функция проверки стилистики текста. Кстати, студенты получают скидку на LanguageTool.

Читать далее

Профессия Корректор в Санкт-Петербурге: описание, где получить, перспективы

Высшее образование в Синергии: ведущий вуз, все формы обучения, звездные преподаватели

Поступить

Реклама

Категория: Филология и лингвистика

Корректор — специалист, занимающийся проверкой орфографии и пунктуации. Он исправляет ошибки в текстах разной направленности при помощи словарей и на основе своих грамматических способностей. Корректор исправляет текст, придавая ему законченный вид. Ошибки могут быть допущены авторами либо редакторами, но после вмешательства корректора ошибок не должно остаться. Специалист должен обладать высокой грамотностью и обширными лингвистическими знаниями. Еще корректор следит за тем, чтобы были правильно пронумерованы страницы, и под картинками размещались соответствующие подписи. Профессия подходит тем, кто интересуется русским языком и литературой.



close

Реклама

О профессии

Вузы 10

Какие ЕГЭ сдавать

Зарплаты: сколько получает Корректор

^*

Начинающий: 15000 ₽ в месяц

Опытный: 30000 ₽ в месяц

Профессионал: 50000 ₽ в месяц

* — информация по зарплатам приведна примерно исходя из вакансий на профилирующих сайтах. Зарплата в конкретном регионе или компании может отличаться от приведенных. На ваш доход сильно влияет то, как вы сможете применить себя в выбранной сфере деятельности. Не всегда доход ограничивается только тем, что вам предлагают вакансии на рынке труда.

Востребованность профессии

Профессия считается востребованной в современном обществе. С каждым годом ее популярность только возрастает. Квалифицированные специалисты пользуются большим спросом. Сама по себе эта профессия очень многогранна и интересна.

Для кого подходит профессия

Данная профессия подходит для людей, обладающих следующими качествами: 

• Эрудиция; 
• Аналитический склад ума;
• Логическое мышление; 
• Коммуникабельность; 
• Скрупулезность; 
• Глубокое знание русского языка 
• Грамотная речь; 
• Внимательность; 
• Педантичность; 
• Концентрация внимания.

Карьера

Корректор — очень популярная и актуальная профессия. Всегда находится много желающих, чтобы освоить ее, поэтому наблюдается большая конкуренция. Только квалифицированный специалист сможет найти себе работу в престижном месте. Корректоры нужны в таких организациях, как печатные и книжные издательства, рекламные агентства. Профессия допускает определенный карьерный рост, но он весьма ограничен. Квалифицированный специалист, который стремится к совершенству в своей работе, может стать руководителем группы корректоров.  

Обязанности

Обязанности специалиста следующие: 

• Исправление текстовых ошибок; 
• Грамотное внесение коррективов; 
• Проверка укомплектованности текста; 
• Регулярное повышение квалификации; 
• Умение пользоваться словарями и специальной литературой; 
• Нахождение нужной информации; 
• Участие в составлении словарей и специальной литературы; 
• Корректировка текстов; 
• Грамотное и выгодное представление своей деятельности; 
• Устранение стилистических погрешностей; 
• Подготовка текстов и материалов к печати.

Оцените профессию:12345678910

Профессия больше подходит тем, кому нравятся следующие предметы в школе:русский/литература

Похожие профессии в городе

• Индоевропеист

• Литературный переводчик

• Литературовед

• Писатель

• Переводчик французского языка

• Переводчик китайского языка

• Переводчик немецкого языка

• Письменный переводчик

• Компьютерный лингвист

• Лингвист

• Лингвист-исследователь

• Нейролингвист

• Переводчик нидерландского языка

• Переводчик шведского языка

• Филолог-русист (русист)

• Филолог-славист (славист)

Синтетический набор данных C4_200M для исправления грамматических ошибок — блог Google AI

Авторы: Феликс Штальберг и Шанкар Кумар, ученые-исследователи, Google Research

Исправление грамматических ошибок (GEC) пытается смоделировать грамматические и другие типы ошибок письма, чтобы предоставить предложения по грамматике и правописанию, улучшая качество письменного вывода в документах, электронных письмах, сообщениях в блогах и даже в неформальных чатах.

За последние 15 лет произошло существенное улучшение качества GEC, что в значительной степени можно объяснить переосмыслением проблемы как задачи «перевода». Когда этот подход был представлен, например, в Google Docs, он привел к значительному увеличению числа принятых предложений по исправлению грамматики.

Однако одной из самых больших проблем для моделей GEC является разреженность данных. В отличие от других задач обработки естественного языка (NLP), таких как распознавание речи и машинный перевод, для GEC доступно очень мало обучающих данных, даже для таких ресурсоемких языков, как английский. Обычным средством для этого является создание синтетических данных с использованием ряда методов, от основанных на эвристике случайных искажений на уровне слов или символов до подходов, основанных на моделях. Однако такие методы имеют тенденцию быть упрощенными и не отражают истинное распределение типов ошибок у реальных пользователей.

В разделе «Создание синтетических данных для исправления грамматических ошибок с помощью помеченных моделей искажения», представленном на 16-м семинаре EACL по инновационному использованию НЛП для создания образовательных приложений, мы представляем помеченных моделей искажения . Вдохновленный популярной техникой синтеза данных обратного перевода для машинного перевода, этот подход позволяет точно контролировать создание синтетических данных, обеспечивая разнообразные выходные данные, которые более соответствуют распределению ошибок, наблюдаемому на практике. Мы использовали помеченные модели коррупции для создания нового набора данных из 200 миллионов предложений, который мы выпустили, чтобы предоставить исследователям реалистичные данные для предварительной подготовки для GEC. Интегрировав этот новый набор данных в наш конвейер обучения, мы смогли значительно улучшить базовые показатели GEC.

Помеченные модели коррупции

Идея применения традиционной модели искажения к GEC состоит в том, чтобы начать с грамматически правильного предложения, а затем «испортить» его, добавив ошибки. Модель коррупции можно легко обучить, поменяв местами исходные и целевые предложения в существующих наборах данных GEC — метод, который, как показали предыдущие исследования, может быть очень эффективным для создания улучшенных наборов данных GEC.

Традиционная модель коррупции генерирует неграмматичное предложение (красный цвет) при наличии чистого входного предложения (зеленый цвет).

Предлагаемая нами модель повреждения с использованием тегов основана на этой идее: в качестве входных данных используется чистое предложение вместе с тегом типа ошибки, описывающим тип ошибки, которую необходимо воспроизвести. Затем он генерирует неграмматическую версию входного предложения, содержащую данный тип ошибки. Выбор разных типов ошибок для разных предложений увеличивает разнообразие искажений по сравнению с обычной моделью искажений.

Тегированные модели искажений генерируют искажения (красный) для чистого входного предложения (зеленый) в зависимости от тега типа ошибки. Ошибка определителя может привести к отбрасыванию «а», тогда как ошибка склонения существительного может привести к неправильному множественному числу «овцы».

Чтобы использовать эту модель для генерации данных, мы сначала случайным образом выбрали 200 миллионов чистых предложений из корпуса C4 и присвоили каждому предложению тег типа ошибки таким образом, чтобы их относительная частота соответствовала распределению тегов типа ошибки в небольшом наборе для разработки BEA-dev. Поскольку BEA-dev — это тщательно подобранный набор, охватывающий широкий спектр различных уровней владения английским языком, мы ожидаем, что распределение его тегов будет репрезентативным для ошибок письма, встречающихся в дикой природе. Затем мы использовали модель искажения с тегами для синтеза исходного предложения.

Генерация синтетических данных с теговыми моделями коррупции. Чистые предложения C4 (зеленые) сочетаются с искаженными предложениями (красные) в синтетическом учебном корпусе GEC. Искаженные предложения генерируются с использованием помеченной модели искажения, следуя частотам типов ошибок в наборе для разработки (гистограмма).

Результаты

В наших экспериментах модели коррупции с тегами превзошли модели коррупции без тегов на двух стандартных наборах для разработки (CoNLL-13 и BEA-dev) более чем на три балла F0,5 (стандартный показатель в исследованиях GEC, который сочетает в себе точность и полноту с большим весом на точность), продвигая современное состояние двух широко используемых наборов академических тестов, CoNLL-14 и BEA-test.

Кроме того, использование помеченных моделей коррупции не только дает преимущества в стандартных наборах тестов GEC, но и позволяет адаптировать системы GEC к уровням квалификации пользователей. Это может быть полезно, например, потому что распределение тегов ошибок для авторов, являющихся носителями английского языка, часто значительно отличается от распределения для тех, для кого английский язык не является родным. Например, носители языка, как правило, делают больше пунктуационных и орфографических ошибок, тогда как определяющие ошибки (например, отсутствующие или лишние артикли, такие как «a», «an» или «the») чаще встречаются в текстах, написанных не носителями языка.

Заключение

Модели нейронной последовательности, как известно, требуют больших объемов данных, но наличие аннотированных обучающих данных для исправления грамматических ошибок встречается редко. Наш новый корпус C4_200M представляет собой синтетический набор данных, содержащий различные грамматические ошибки, который обеспечивает высочайшую производительность при использовании для предварительной подготовки систем GEC. Выпуская набор данных, мы надеемся предоставить исследователям GEC ценный ресурс для обучения сильных базовых систем.

Исправление фактических ошибок для моделей абстрактного суммирования

Мэн Цао, Юэ Донг, Цзяпэн Ву, Джеки Чи Кит Чеунг

---

Abstract

Нейронные системы абстрактного суммирования достигли многообещающего прогресса благодаря наличию крупномасштабных наборов данных и моделей, предварительно обученных с помощью методов самоконтроля. Однако обеспечение фактической непротиворечивости генерируемых сводок для систем абстрактного обобщения является сложной задачей. Мы предлагаем модуль корректора постредактирования для решения этой проблемы путем выявления и исправления фактических ошибок в сгенерированных сводках. Модель нейронного корректора предварительно обучается на искусственных примерах, созданных путем применения ряда эвристических преобразований к эталонным сводкам. Эти преобразования вдохновлены анализом ошибок выходных данных современной модели суммирования. Экспериментальные результаты показывают, что наша модель способна исправлять фактические ошибки в сводках, созданных другими моделями нейронного суммирования, и превосходит предыдущие модели по оценке фактической согласованности в наборе данных CNN/DailyMail. Мы также обнаружили, что переход от искусственного исправления ошибок к последующим настройкам все еще очень сложен.

Идентификатор антологии:

2020.

Адрес:

онлайн

Места:

EMNLP

SIG:

Издатель:

Ассоциация для вычислительной лингвистики

Примечание. 0077

6251–6258

Язык:

URL:

https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.506

DOI:

10.18653/V179. Bibkey:

Cite (ACL):

Мэн Цао, Юэ Донг, Цзяпэн Ву и Джеки Чи Кит Чунг. 2020. Исправление фактических ошибок для моделей абстрактного суммирования. В материалах конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP) , страницы 6251–6258, онлайн. Ассоциация компьютерной лингвистики.

Процитируйте (неофициально):

Исправление фактических ошибок для моделей абстрактного обобщения (Cao et al., EMNLP 2020)

Копия цитирования:

PDF:

https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.506.pdf

Video:

 https://slideslive.com/38939120

Code

 mcao610/Factual-Error — Исправление

---

• BibTeX
• MODS XML
• Примечание
• Предварительно отформатировано

 @inproceedings{cao-etal-2020-factual,
    title = "Исправление фактических ошибок для моделей абстрактного суммирования",
    автор = "Цао, Мэн и
      Донг, Юэ и
      Ву, Цзяпэн и
      Чунг, Джеки Чи Кит",
    booktitle = "Материалы конференции 2020 г.  по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP)",
    месяц = ​​ноябрь,
    год = "2020",
    адрес = "Онлайн",
    издатель = "Ассоциация вычислительной лингвистики",
    url = "https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.506",
    doi = "10.18653/v1/2020.emnlp-main.506",
    страницы = "6251--6258",
    abstract = «Нейронные системы абстрактного суммирования достигли многообещающего прогресса благодаря наличию крупномасштабных наборов данных и моделей, предварительно обученных с помощью методов самоконтроля. Однако обеспечение фактической согласованности сгенерированных сводок для систем абстрактного суммирования является проблемой. Мы предлагаем модуль корректора постредактирования для решения этой проблемы путем выявления и исправления фактических ошибок в сгенерированных сводках. Модель нейронного корректора предварительно обучена на искусственных примерах, созданных путем применения серии эвристических преобразований к эталонным сводкам. Эти преобразования вдохновлен анализом ошибок выходных данных современной модели суммирования.  Экспериментальные результаты показывают, что наша модель способна исправлять фактические ошибки в сводках, созданных другими моделями нейронного суммирования, и превосходит предыдущие модели по оценке фактической согласованности на CNN / DailyMail. набор данных. Мы также находим, что переход от искусственного исправления ошибок связь с последующими настройками по-прежнему очень сложна».
}
 

 

<моды>
    <информация о заголовке>
        
    
    <название типа="личное">
        Мэн
        Цао
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Юэ
        Донг
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Цзяпэн
        Ву
        <роль>
            автор
        
    
    <название типа="личное">
        Джеки
        Чи
        Комплект
        Чунг
        <роль>
            автор
        
    
    <информация о происхождении>
        2020-11
    
    текст
    
        <информация о заголовке>
            
        
        <информация о происхождении>
            Ассоциация компьютерной лингвистики
            <место>
                Онлайн
            
        
        публикация конференции
    
    Нейронные системы абстрактного суммирования достигли многообещающего прогресса благодаря наличию крупномасштабных наборов данных и моделей, предварительно обученных с помощью методов самоконтроля.  Однако обеспечение фактической непротиворечивости генерируемых сводок для систем абстрактного обобщения является сложной задачей. Мы предлагаем модуль корректора постредактирования для решения этой проблемы путем выявления и исправления фактических ошибок в сгенерированных сводках. Модель нейронного корректора предварительно обучается на искусственных примерах, созданных путем применения ряда эвристических преобразований к эталонным сводкам. Эти преобразования вдохновлены анализом ошибок выходных данных современной модели суммирования. Экспериментальные результаты показывают, что наша модель способна исправлять фактические ошибки в сводках, созданных другими моделями нейронного суммирования, и превосходит предыдущие модели по оценке фактической согласованности в наборе данных CNN/DailyMail. Мы также обнаружили, что переход от искусственного исправления ошибок к последующим настройкам все еще очень сложен.
    cao-etal-2020-factual
    10. 18653/v1/2020.emnlp-main.506
    <местоположение>
        https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.506
    
    <часть>
        <дата>2020-11
        <единица экстента="страница">
            6251
            6258
        
    


 

 %0 Материалы конференции
Исправление фактических ошибок %T для моделей абстрактного суммирования
% А Цао, Мэн
%А Донг, Юэ
%А Ву, Цзяпэн
%A Cheung, Джеки Чи Кит
%S Материалы конференции по эмпирическим методам обработки естественного языка (EMNLP) 2020 г.
%D 2020
%8 ноябрь
%I Ассоциация компьютерной лингвистики
%С онлайн
%F cao-etal-2020-factual
%X Нейронные системы абстрактного суммирования достигли многообещающего прогресса благодаря наличию крупномасштабных наборов данных и моделей, предварительно обученных с помощью методов самоконтроля. Однако обеспечение фактической непротиворечивости генерируемых сводок для систем абстрактного обобщения является сложной задачей.  Мы предлагаем модуль корректора постредактирования для решения этой проблемы путем выявления и исправления фактических ошибок в сгенерированных сводках. Модель нейронного корректора предварительно обучается на искусственных примерах, созданных путем применения ряда эвристических преобразований к эталонным сводкам. Эти преобразования вдохновлены анализом ошибок выходных данных современной модели суммирования. Экспериментальные результаты показывают, что наша модель способна исправлять фактические ошибки в сводках, созданных другими моделями нейронного суммирования, и превосходит предыдущие модели по оценке фактической согласованности в наборе данных CNN/DailyMail. Мы также обнаружили, что переход от искусственного исправления ошибок к последующим настройкам все еще очень сложен.
%R 10.18653/v1/2020.emnlp-main.506
%U https://aclanthology.org/2020.emnlp-main.506
%U https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-main.506
%Р 6251-6258
 

Уценка (неформальная)

[Исправление фактических ошибок для моделей абстрактного обобщения] (https://aclanthology.