Hoppa till huvudinnehåll
Språkbanken Text är en avdelning inom Språkbanken.

MultiGED

Standardreferens Information

Elena Volodina, Christopher Bryant, Andrew Caines, Orphée De Clercq, Jennifer-Carmen Frey, Elizaveta Ershova, Alexandr Rosen, Olga Vinogradova (2023): MultiGED-2023 shared task at NLP4CALL: Multilingual Grammatical Error Detection, in Proceedings of the 12th Workshop on Natural Language Processing for Computer Assisted Language Learning (NLP4CALL 2023) BibTeX

Datacitering Information

Elena Volodina, Chris Bryant, Andrew Caines, Orphée De Clercq, Jennifer-Carmen Frey, Elizaveta Ershova, Alexandr Rosen, & Olga Vinogradova (2025). MultiGED (uppdaterad: 2025-01-19). [Data set]. Språkbanken Text. https://doi.org/10.23695/xe7r-k506
BibTeX Ytterligare sätt att citera datamängden.
MultiGED är en datamängd för Grammatical Error Detection (uppgift inom NLP) och innehåller data för 5 språk (tjeckiska, engelska, tyska, italienska och svenska).


Dataset description

MultiGED is a dataset for Multilingual Grammatical Error Detection in 5 European languages (Czech, English, German, Italian and Swedish) compiled by the CompSLA working group in the context of MultiGED-2023, the first multilinual GED shared task.

The data comes from learner essays, but the sequence of sentences within essays is not kept. Instead, this is a set of randomized sentences to prevent re-construction of original essays.

Data is provided in a tab-separated format consisting of two columns, where the first column contains the token and the second column contains the label (c or i), i.e. correct and incorrect. Note that there are no column headers, each sentence is separated by an empty line, and double quotes are escaped. See more on data format .

Annotation

Each token has a label c or i - for correct and incorrect.

Förbehåll

Datan är relativt homogena, dock kan sättet som begreppet fel har definiterats i de olika ursprungskorpusarna variera och påverka MultiGED datan.

Avsedd användning

Grammatical Error Detection, (Second) Language Acquisiton studies, Learner Corpus Research, Noisy User-produced Data.

Referenser

Tillgänglig via

Åtkomst Plattform Licens
varies

Ladda ned

Fil Storlek Modifierad Licens
3.82 MB 2025-01-22 varies

Del av samling

Typ

  • Korpus
  • Tränings- och utvärderingsdata

Språk

tjeckiska
tyska
engelska
italienska
svenska

Storlek

Nyckelord

  • grammatical error detection
  • token-level detection
  • language learning
  • sentences
  • multilinguality

Skapad av

  • Elena Volodina
  • Chris Bryant
  • Andrew Caines
  • Orphée De Clercq
  • Jennifer-Carmen Frey
  • Elizaveta Ershova
  • Alexandr Rosen
  • Olga Vinogradova

Updaterad

2025-01-19

Kontakt

sb-info@svenska.gu.se