딥러닝을 이용한 문장의 오류 판단기

문장 오류 판단 서비스

입력된 문장 중 문법성 오류가 존재하는지를 딥러닝 모델을 이용하여 판단하는 서비스입니다.
국립국어원 문법성 판단 말뭉치인 CoLA 데이터셋(link)을 이용하였으며,
사전학습 모델인 ELECTRA(link)에 전이학습을 시도하여 보다 정확한 문장을 오류를 판단할 수 있습니다.

<입 력 예 시>

강산이 다섯 번 변하는 세월은 학교에서만 보냈다.학교는 온실 같은 곳이다.
온실의 식물을 바깥에 옮겨 놓으면 싱싱함을 유지하기 힘들다.
추운 날씨에 얼어 죽을 수도 있다.
온실을 벗어난 식물처럼, 정년퇴직 후 몸과 마음이 시들어 가는 듯하였다.
땀과 열정이 모두 증발해 버리고 난 후의 상실감인가.
변해버린 환경속에서 정체성을 바로 잡을 수 없었다.
무리 속의 아주 평범한 하나의 개체임을 깨닫게 되기까지 마음의 상처는 입었다.
누가 준 것이 아니라 스스로 느낀 감정이었다.그동안 하였던 강의와 연구 외에 별로 할 수 있는 일이 없다는 것도 좌절감을 증폭시켰다.
난 한 명의 사회 초년생일 뿐이었다.그것도 별 쓸모없는 인간으로 말이다.

<출 력 예 시>

강산이 다섯 번 변하는 세월은 학교에서만 보냈다.학교는 온실 같은 곳이다.
온실의 식물을 바깥에 옮겨 놓으면 싱싱함을 유지하기 힘들다.
추운 날씨에 얼어 죽을 수도 있다.
온실을 벗어난 식물처럼, 정년퇴직 후 몸과 마음이 시들어 가는 듯하였다.
땀과 열정이 모두 증발해 버리고 난 후의 상실감인가.
변해버린 환경속에서 정체성을 바로 잡을 수 없었다.
무리 속의 아주 평범한 하나의 개체임을 깨닫게 되기까지 마음의 상처는 입었다.
누가 준 것이 아니라 스스로 느낀 감정이었다.그동안 하였던 강의와 연구 외에 별로 할 수 있는 일이 없다는 것도 좌절감을 증폭시켰다.
난 한 명의 사회 초년생일 뿐이었다.그것도 별 쓸모없는 인간으로 말이다.