Natural language processing architectures for contextual error detection in english academic writing

Abstract

The paper investigates the implementation of Natural Language Processing (NLP) technologies for automated error detection in English academic discourse. While traditional rule-based algorithms are limited to basic syntactic and lexical corrections, modern transformer-based architectures allow for deep semantic analysis and contextual disambiguation.

У роботі досліджено впровадження технологій обробки природної мови (NLP) для автоматизованого виявлення помилок в англомовному академічному дискурсі. Тоді як традиційні алгоритми, засновані на правилах, обмежені базовими синтаксичними та лексичними виправленнями, сучасні архітектури на базі трансформерів дозволяють проводити глибокий семантичний аналіз та контекстуальну дизамбігуацію. У дослідженні розглядається теоретичний перехід від евристичних систем перевірки орфографії до передових нейронних мереж, здатних розуміти лінгвістичні нюанси англійської мови. Робота підкреслює, як ці обчислювальні інструменти підвищують якість академічного письма для неносіїв мови шляхом виявлення складних контекстуальних аномалій.