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Es handelt sich zum Einen um Übersetzungen ins Deutsche, die dem FIS Bildung-Schlagwortbestand entnommen wurden. Zum Anderen wurden zusammengesetzte englische Schlagworte in Terme zerlegt, die in der Regel nur einen inhaltlichen Aspekt repräsentieren. Ergänzend wurden Synonyme und vereinzelt zusätzliche Pluralformen hinzugefügt. Diese Anreicherung geht auf die Nutzung intellektueller Vorarbeiten zurück.
In the paper, the authors describe and evaluate two state-of-the-art systems for identifying and correcting writing errors involving English articles and prepositions. Criterion SM, developed by Educational Testing Service, and ESL Assistant, developed by Microsoft Research, both use machine learning techniques to build models of article and preposition usage which enable them to identify errors and suggest corrections to the writer. The authors evaluated the effects of these systems on users in two studies. In one, Criterion provided feedback about article errors to native and non-native speakers who were writing an essay for a college-level psychology course. The results showed a significant reduction in the number of article errors in the final essays of the non-native speakers. In the second study, ESL Assistant was used by non-native speakers who were composing email messages. The results indicated that users were selective in their choices among the system's suggested corrections and that, as a result, they were able to increase the proportion of valid corrections by making effective use of feedback. (Verlag, adapt.).
Erfasst von
Informationszentrum für Fremdsprachenforschung, Marburg
Update
2022/3
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Standortunabhängige Dienste
0265-5322
Chodorow, Martin; Gamon, Michael; Tetreault, Joel: The utility of article and preposition error correction systems for English language learners: Feedback and assessment. 2010.
3121392
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