# 訂正文の流暢性向上を目的とした 系列タグ付け文法誤り訂正器の強化学習手法

五藤巧 ${ }^{1}$ 渡辺太郎 ${ }^{1}$
1 奈良先端科学技術大学院大学
\{goto.takumi.gv7, taro\}@is.naist.jp

## 概要

テキストに対して編集のタグ付けを行う文法誤り 訂正器である GECToR は, 出力の説明性が高い一方 で訂正文の流暢性が低い問題がある。この問題の原因として，GECToR がタグの情報のみから最適化さ れており，推定した訂正文の情報を考慮できていな いことが考えられる. 本研究では，訂正文の流暢性 を考慮してタグ推定の最適化を行うために，GPT-2 言語モデルが与える文の perplexityを報酬とした強化学習を行なった. 実験の結果，訂正性能を維持し つつ，訂正文の流暢性が系列変換モデルと同等もし くは上回ることを示した.

## 1 はじめに

文法誤り訂正は，入力文に含まれる文法誤りや表記誤りを訂正するタスクである。近年では系列タグ 付けモデルに基づいた，推論が高速で説明性が高 いモデルが提案されている. 同モデルでは，入力 の各トークンについて編集操作を示すタグを推定 し，タグに従って後処理として入力文を編集する ことで訂正文を獲得する．代表的なモデルである GECToR [1] は，無編集・置換・挿入・削除を示す基本的なタグに加えて，「動詞を過去形に」といった 言語情報を考慮したタグを推定する．従来の系列変換モデルに基づく訂正手法が訂正文を直接推定す ることと比較して，タグの情報が直接ユーザへの フィードバックとして使用できるため有用である.

一方で，GECToR の訂正文は流暢性が低いことが 問題である. 詳細は 2 節で述べるが，系列変換モデ ルとの比較を行った結果, 訂正性能が同等であるに もかかわらず GECToR の訂正文の流暢性は低いこ とが明らかになった. Sakaguchi ら [2] によって流暢性の重要性が指摘されていることや，流暢性の低 さは GECToR の実応用の幅を狭めることを考慮す表 1 最小限の訂正と流暢な訂正の例。誤り文における誤 り単語を赤字で，訂正文において訂正された単語を青字 で示した.

 \\

ると，改善されることが望ましい。ここで，表 1 に Napoles ら [3] に倣い流暢性の高い訂正例を挙げる.最小限の訂正では冠詞 the の挿入と，主語動詞の一致の訂正（affects $\rightarrow$ affect）が起こっている。一方，流暢な訂正では動詞の語彙選択に関する訂正 (affect $\rightarrow$ cause）と，それに伴う語順の入れ替えによって大 きな書き換えが起こっている. 本研究の大局的な目的は，後者のような流暢な訂正の性能向上である.

本研究は，GECToR の流暢性が低い原因は，最適化がタグ情報のみから行われており，得られた訂正文の情報を考慮していないことにあるという仮説に 基づいている．そこで，言語モデルの生成確率に基 づいて流暢性の観点から訂正文の報酬を計算し，報酬を強化学習のアルゴリズムを用いてタグの最適化 に反映する学習手法を提案する。

## 2 GECToR の流暢性

流暢性に関して，GECToR と系列変換モデルの 比較実験を行った. GECToR には RoBERTa [4] ベー スの訓練済みモデルを用いる。また，推論時のパ ラメータである無編集タグへのバイアスと文レべ ルの誤り検出確率の間値は共に 0 とした。これら の値を小さくすることで訂正が積極的になり，よ り大きな書き換えを必要とする流暢な訂正が行 えると考えられる。系列変換モデルには，Kiyono ら [5] と Kaneko ら [6] のモデルを用いる. Kiyono

らは，Transformer [7] 系列変換モデルを大量の擬似誤りで事前学習する点が特徴である. Kaneko らも Transformer 系列変換モデルであり，エンコーダに より得られた表現に加えて BERT [8] から得られた 表現も加えて学習する。なお，いずれも著者らが 公開する訓練済みモデルを用いて1)，ビーム幅を 5 として生成した. これらの 3 種類のモデルは, 訂正性能そのものが乘離しないように，最小限の訂正性能が近いものを恣意的に選択した. 具体的に は，CoNLL-2014 ベンチマーク [9]における M M ス コアラ [10]の $\mathrm{F}_{0.5}$ は GECToR が 62.43, Kiyono らが 62.03, Kaneko らが 62.77 である.

流暢性の評価に用いるデータセットには， JFLEG [3] の開発データを用いる. JFLEG は流暢な 訂正性能を評価するためのデータセットである．複数の観点から流暢性を評価するため，評価尺度に は GLEU [11, 12]，SOME [13]，および GPT-2 [14] の perplexity の 3 種類を用いる. GLEU は n-gram の一致率に基づく JFLEG の標準的な参照あり評価尺度 である. SOME は文法誤り訂正の参照なし評価尺度 の一つであり，訂正文の人手評価に直接最適化する ように評価器を学習する. SOME は複数の観点から 評価するが，本研究では流暢性の評価結果のみを報告する. 最後に, Asano ら [15] が訂正文の流暢性を RNN 言語モデルを用いて計算したことを動機とし， より高性能な言語モデルとして GPT-2を用いて評価 する。評価データの訂正文それぞれについてトーク ン数で正規化した perplexity を独立に算出し，その 平均値を報告する。

実験結果を表 2 に示す. 表 2 の編集率は，入力文 と出力文の単語レベルの編集距離を, 入力文の単語数で割った値である. 表 2 の結果は，最小限の訂正性能は同等であるにもかかわらず，GECToR は系列変換モデルよりも訂正文の流暢性が低いことを示唆 する．また，系列変換モデルと同程度の編集率であ ることから，十分に書き換えを行なっているのにも かかわらず訂正文の流暢性が低いことが分かる.

## 3 流暢性を報酬とした強化学習

本研究では, 流暢性が低い原因は, GECToR の最適化がタグの情報のみから行われており，推定した タグを用いて編集することで得られる訂正文の情報

1) Kiyono らのモデルにはpretlarge+SSE (finetuned)を，Kaneko らの モデルにはhttps://drive.google.com/drive/folders/1h_ r46EswcT1q75qwje6h6yJp0xzAG8gP?usp=sharing を用いた.表 2 GECToR と系列変換モデルの比較結果

JFLEG-dev

を考慮できていないことにあると考える。したがっ て，訂正文を流暢性の観点から考慮した最適化を行 うための手法を提案する。

## 3.1 定式化

GECToR はトークン単位のタグ付けと誤り検出をマルチタスク問題として最適化する. 入力文を $\boldsymbol{x}=\left(x_{1}, x_{2}, \ldots\right), \boldsymbol{x}$ に対する正解のタグ列を $\boldsymbol{y}^{t}=\left(y_{1}^{t}, y_{2}^{t}, \ldots\right)$ および正解の誤り検出ラベルを $\boldsymbol{y}^{d}=\left(y_{1}^{d}, y_{2}^{d}, \ldots\right)$ とおく. ここで, $|\boldsymbol{x}|=\left|\boldsymbol{y}^{t}\right|=\left|\boldsymbol{y}^{d}\right|$ で あり，事前に定義したタグの集合を $y$ として $y^{t} \in \mathcal{y}$ である. また誤り検出ラベルは $y^{d} \in\{0,1\}$ であり， 1 のとき誤りであることを示す. GECToR は $x$ を入力したとき，何らかのエンコーダ（BERT [8] など） により獲得した $\boldsymbol{x}$ の表現ベクトルを，2 種類の線形層にそれぞれ独立に入力し，タグの推定確率および 誤り検出確率を計算する。この処理をタグの推定関数 $P^{t}(\cdot)$ および誤り検出確率の推定関数 $P^{d}(\cdot)$ と定義 するとき，従来の損失関数 $\mathscr{L}_{m l e}$ は次式で表される.

$
\mathscr{L}_{m l e}=-\sum_{i=1}^{|\boldsymbol{x}|}\left(\log P^{t}\left(y_{i}^{t} \mid x_{i}, \boldsymbol{x}\right)+\log P^{d}\left(y_{i}^{d} \mid x_{i}, \boldsymbol{x}\right)\right)
$

一方で，本研究では訂正文から計算される報酬を 考慮するため，貪欲に生成した系列に対する損失を 考える。まず $x \in \boldsymbol{x}$ について，貪欲に推定したタグ $\hat{y}^{t} \in \mathcal{y}$ および誤り検出ラベル $\hat{y}^{d} \in\{0,1\}$ を得る.

$
\hat{y}^{t}=\underset{y^{t} \in \mathcal{Y}}{\arg \max } P^{t}\left(y^{t} \mid x, \boldsymbol{x}\right), \hat{y}^{d}=\underset{y^{d} \in\{0,1\}}{\arg \max } P^{d}\left(y^{d} \mid x, \boldsymbol{x}\right)
$

得られたタグ系列 $\hat{\boldsymbol{y}}^{t}=\left(\hat{y}_{1}^{t}, \hat{y}_{2}^{t}, \ldots\right)$ をもとに $\boldsymbol{x}$ を編集する2)ことで，訂正文 $\hat{\boldsymbol{t}}=\left(\hat{t}_{1}, \hat{t}_{2}, \ldots\right)$ が得られる. ここで，訂正文の流暢性を計算する何らかの報酬関数を $r(\cdot) \in \mathbb{R}$ としたとき，REINFORCE アルゴリズ 么 [16] によって報酬を考慮した損失 $\mathscr{L}_{r l}$ を次式で計

2）この編集処理では誤り検出確率の閾値を 0 としているた め，タグのみの情報から訂正文が獲得される。
算する.

$\mathscr{L}_{r l}=-(r(\hat{\boldsymbol{t}})-\hat{r}) \sum_{i=1}^{|x|}\left(\log P^{t}\left(\hat{y}_{i}^{t} \mid x_{i}, \boldsymbol{x}\right)+\log P^{d}\left(\hat{y}_{i}^{d} \mid x_{i}, \boldsymbol{x}\right)\right)$

$\hat{r}$ は報酬の分散を抑えるためのべースライン報酬で ある. 式 3 で重要なのは，損失はタグ $\left(\hat{y}^{t}\right)$ および 誤り検出ラベル $\left(\hat{y}^{d}\right)$ の情報から計算するが, 報酬 は訂正文 $(\hat{\boldsymbol{t}})$ の情報から計算することである。これ により，訂正文の流暢性を考慮しながら最適化する ことができる.

最終的な損失 $\mathscr{L}$ は式 4 亿示すように, パラメータ $\lambda(0 \leq \lambda \leq 1)$ を用いて重み付き和を取る.この理由 は，訂正性能および訂正文の流暢性の両方の側面か らモデルを最適化するためである. $\mathscr{L}_{m l e}$ 項が訂正性能の向上に， $\mathscr{L}_{r l}$ 項が訂正文の流暢性の向上に貢献することを期待する.

$
\mathscr{L}=\lambda \mathscr{L}_{m l e}+(1-\lambda) \mathscr{L}_{r l}
$

## 3.2 報酬

式 3 の損失でモデルを学習するためには，報酬関数 $r(\cdot)$ が必要である. 本研究ではこの報酬関数とし て，トークン数で正規化した GPT-2 の perplexityを用 いる。これにより，言語モデルが捉える流暢性を反映した訂正文が生成できると考えられる．ただし， より流暢であるほど報酬が高くなるように設計する ため，式５のように負の perplextiyを Min-Max 法に よって正規化した值を報酬とする。ここで， $p p l(\cdot)$ は GPT-2 のパープレキシティであり， min および max は正規化における最小値と最大値に対応する八 イパーパラメタである. ただし，負の perplexity が 最小値を下回る場合は最小値に丸めることとする。

$
r(\boldsymbol{t})=\frac{\max (\min ,-p p l(\boldsymbol{t}))-\min }{\max -\min }
$

## 4 実験

## 4.1 実験設定

データセット 実験に用いるデータを表 3 に示す. 訓練データは擬似誤りデータである PIE-synthetic $[17]^{3}$ および実誤りデータである FCEtrain [18], Lang-8 [19], NUCLE [20], W\&I+LOCNESStrain [21]を用いる. 実験では Omelianchuk ら [1] と同
 た.表 3 実験に使用するデータセットの概要

様に 3 段階での訓練を行うため，データを用いる段階も表に併記する。評価データには，JFLEG-test [3] および CoNLL-2014 [9]を用いる.

評価方法 訂正文の流暢性や流暢な訂正性能は JFLEG-test に対する出力を 2 節で述べた評価尺度で 評価する．また，最小限の訂正性能を評価するため に CoNLL-2014 に対する出力を $\mathrm{M}^{2}$ スコアラ [10] に より評価する。なお，推論時の 2 種類のパラメータ （2 節を参照）は JFLEG-dev の性能を元に探索する.

学習方法 Omelianchuk ら [1] と同様に 3 段階 での訓練を行う１１段階目は擬似誤りによる訓練，2段階目は無編集の文ペアを除いた実誤り による訓練，3段階目は無編集の文ぺアも含めた W\&I+LOCNESS-trainによる訓練である. 1 段階目で は $\mathscr{L}_{m l e}$ の損失のみで最適化し, $2 \cdot 3$ 段階目では $\mathscr{L}$ の損失で最適化する。 入力文の表現ベクトルを得る ためのエンコーダは RoBERTa [4] とする. 式 4 の $\lambda$ は $\lambda \in\{0.1,0.3,0.5,0.7,0.9\}$ を試行する。また，式 3 のベースライン報酬 $\hat{r}$ にはミニバッチ内の報酬の平均を用いた. 式 5 の min と max はそれぞれ-300と-1 とした。その他の詳細なパラメータについては，付録 Aを参照されたい。

## 4.2 実験結果

実験結果を表 4 亿示す。表 4 では，系列変換モデ ルに基づく既存手法と， $\mathscr{L}_{m l e}$ 項のみで学習すること に等しい $\lambda=1$ の場合，および開発データで最も高 い性能を達成した $\lambda=0.5$ の場合の性能を記載する. まず， $\lambda=0.5$ と $\lambda=1$ の場合を比較すると， $\lambda=0.5$ の場合が JFLEG-test の評価値全てにおいて上回って いる. このことは，強化学習に基づく損失 $\mathscr{L}_{r l}$ が流暢性の向上に寄与していることを示す。また，編集率は 0.2 ポイント向上しており，より大きく書き換 えることで流暢性が向上したと考えられる．提案手法（ $\lambda=0.5 ）$ と系列変換モデル（Kiyono らおよび Kaneko ら）との比較では，GLEU の値は提案手法が
表 4 提案手法と既存手法との性能比較. いずれもシングルモデルの評価結果である．上のブロックは系列変換モデル，下のブロックは系列タグ付けモデルに基づく訂正器の評価結果を示す.

劣っているものの，SOME やGPT-2 のパープレキシ ティの值は競合する結果となった. このことは，提案手法は訂正文の流暢性を向上させるが，そのこと は流暢な訂正性能の向上には必ずしもつながらない ことを示唆する.

CoNLL-2014 において $\lambda=0.5$ と $\lambda=1$ の場合の性能を比較すると，提案手法は $\mathrm{F}_{0.5}$ が 0.6 ポイント低下した. しかしながら，大きな悪化ではないと考え られるため，提案手法は訂正性能を維持しつつ訂正文の流暢性を高められると考えられる。

## 5 分析

$\lambda$ の影響 $\lambda を \lambda \in\{0.1,0.3,0.5,0.7,0.9,1\}$ の中で 変化させたときの JFLEG-test における実験結果を表 5 に示す. $\lambda=0.5$ として, $\mathscr{L}_{m l e}$ と $\mathscr{L}_{r l}$ を同じ重みで 扱うことで最良の結果を得た. GPT-2の值からは， $\lambda$ の値が小さいほど（ $\mathscr{L}_{r l}$ 項の影響が大きくなるほ ど）訂正文が流暢になる傾向にあることが分かる.一方で，SOME の評価結果は逆の傾向を示した. こ のことは，訂正文の流暢性について一貫した評価は 難しいことを示唆する.

表 $5 \lambda$ と流暢性に関する性能値の関係

流暢性が向上する要因 どのような訂正が行 われたことで流暢性が向上したか分析するため, ERRANT [22,23]を用いて JFLEG-test の性能を誤り タイプ別に評価した. $\lambda=1$ の場合を基準として $\lambda=0.5$ の場合の訂正傾向の違いを分析したところ，名詞や動詞といった内容語の訂正が増加している 一方，冠詞・綴り・前置詞といった機能語もしくは表層の訂正はほとんど増加していなかった. 内容語 に関する訂正は機能語や表記の訂正よりも訂正文 の perplexity に大きく影響すると考えられるため， perplexityを報酬とする提案手法は内容語を積極的 に書き換えることで流暢性を向上させたと考えられ る. ただし，訂正の総数は増えているが偽陽性が増 える傾向にあったため，表 4 の GLEU や $\mathrm{M}^{2}$ による 参照あり評価では性能が伸び悩んだと考えられる。誤りタイプ別の評価の詳細は付録 B に示す.

## 6 関連研究

強化学習に基づく文法誤り訂正手法には, Sakaguchi ら [24] と Raheja ら [25] の研究がある. Sakaguchi らは，GRU 系列変換モデルの学習におい て，評価尺度である GLEUを報酬関数とした学習手法を提案した. Raheja らは, 報酬関数として訂正文 の作成者が人間か訂正器かを判別する分類器を用い て, Transformer 系列変換モデルと敵対的に学習させ る手法を提案した。

これらの関連研究と比較して, 本研究は系列タグ 付けに基づく訂正器に強化学習を導入した点が異 なる。また，提案手法では報酬関数を GPT-2 言語モ デルとしたが，関連研究に倣い GLEU や SOME と いった他の尺度を用いたり，新たな報酬関数を設計 して敵対的に学習することには考慮の余地がある.

## 7 おわりに

本研究では, 系列タグ付けに基づく文法誤り訂正器である GECTOR は，訂正文の流暢性が低い問題を 指摘した. 問題の原因は最適化に訂正文の情報が使 われていないことであると考えられる. したがっ て，言語モデルに基づいて計算した報酬を用いて強化学習を行うことで，訂正文の流暢性を考慮する学習手法を提案した. 実験の結果, 訂正性能を維持し ながら訂正文の流暢性が向上した。提案手法と異な る報酬関数による学習や，GECToR 以外の系列タグ 付けに基づく訂正器への応用は今後の課題とする.

## 参考文献

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## A 実験における詳細なパラメータ

学習時 4 節で述べたように，モデルの学習は 3 段階で行う. 訓練時のパラメータは表 6 のとおりで ある. 特に表記のない限り，3 段階全てで同じパラ メータを用いた。

表 6 実験に用いたパラメータの詳細

## B 誤りタイプに関する詳細な性能

5 節では，提案手法により流暢性が向上する原因 として，内容語の訂正をより積極的に行っているこ とを述べた。より詳細な性能を表 7 に示す. モデル が行った訂正に注目するため，表 7 には一部の誤 りタイプについて，True Positive に該当する訂正数 (TPカラム), False Positive に該当する訂正数（FPカ ラム）および適合率を示す. さらに，提案手法が従来手法に比べて何倍の訂正数かを示すため, 訂正数 の合計（True Positive と False Positive の和）につい て, $\lambda=0.5$ の場合の値を $\lambda=1$ の場合の値で割った 值を示す ( $\triangle$ カラム).

5 節で述べたように，機能語や表層の訂正と内容語の訂正には訂正数の傾向に違いがある. 名詞につ いては，語彙選択に関する訂正である「名詞」は提案手法により 1.47 倍訂正数が増加した。一方,「名詞の数」は訂正数に変化がない，名詞の数に関する 訂正は文意を大きく変えないため，提案手法を適用 しても変化がなかったと考えられる. 同様のこと は，「動詞」や「動詞の時制」は若干訂正数が増加す るが，「動詞の形態」については変わらないことか らも言える。「形容詞」や「副詞」も訂正数が増加し ていることが分かる．ただし，「形容詞」や「副詞」 は頻度が少ないため $\Delta$ に関して他の誤りタイプと比較するのは難しい。表 7 誤りタイプ別の訂正数と性能値


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