最近在梳理中文文本糾錯(cuò)任務(wù)，文本根據(jù)搜集到的文章整理成的任務(wù)簡介，在此先感謝大佬們分享的高質(zhì)量資料。

任務(wù)簡介

中文文本糾錯(cuò)是針對中文文本拼寫錯(cuò)誤進(jìn)行檢測與糾正的一項(xiàng)工作，中文的文本糾錯(cuò)，應(yīng)用場景很多，諸如輸入法糾錯(cuò)、輸入預(yù)測、ASR 后糾錯(cuò)等等，例如：

• 寫作輔助：在內(nèi)容寫作平臺(tái)上內(nèi)嵌糾錯(cuò)模塊，可在作者寫作時(shí)自動(dòng)檢查并提示錯(cuò)別字情況。從而降低因疏忽導(dǎo)致的錯(cuò)誤表述，有效提升作者的文章寫作質(zhì)量，同時(shí)給用戶更好的閱讀體驗(yàn)。

• 公文糾錯(cuò)：針對公文寫作場景，提供字詞、標(biāo)點(diǎn)、專名、數(shù)值內(nèi)容糾錯(cuò)，包含領(lǐng)導(dǎo)人姓名、領(lǐng)導(dǎo)人職位、數(shù)值一致性等內(nèi)容的檢查與糾錯(cuò)，輔助進(jìn)行公文審閱校對。

• 搜索糾錯(cuò)：用戶在搜索時(shí)經(jīng)常輸入錯(cuò)誤，通過分析搜索query的形式和特征，可自動(dòng)糾正搜索query并提示用戶，進(jìn)而給出更符合用戶需求的搜索結(jié)果，有效屏蔽錯(cuò)別字對用戶真實(shí)需求的影響。

• 語音識(shí)別對話糾錯(cuò)將文本糾錯(cuò)嵌入對話系統(tǒng)中，可自動(dòng)修正語音識(shí)別轉(zhuǎn)文本過程中的錯(cuò)別字，向?qū)υ捓斫庀到y(tǒng)傳遞糾錯(cuò)后的正確query，能明顯提高語音識(shí)別準(zhǔn)確率，使產(chǎn)品整體體驗(yàn)更佳

圖片來源---百度大腦AI開放平臺(tái)-文本糾錯(cuò)：https://ai.baidu.com/tech/nlp_apply/text_corrector

中文拼寫常見錯(cuò)誤類型

我們把中文常見錯(cuò)誤總結(jié)分為三類：1、用詞錯(cuò)誤，由于輸入法等原因?qū)е碌倪x詞錯(cuò)誤，其主要表現(xiàn)為音近，形近等；2、文法/句法錯(cuò)誤，該類錯(cuò)誤主要是由于對語言不熟悉導(dǎo)致的如多字、少字、亂序等錯(cuò)誤，其錯(cuò)誤片段相對較大；3、知識(shí)類錯(cuò)誤，該類錯(cuò)誤可能由于對某些知識(shí)不熟悉導(dǎo)致的錯(cuò)誤，要解決該類問題，通常得引入外部知識(shí)、常識(shí)等。

當(dāng)然，針對確定場景，這些問題并不一定全部存在，比如輸入法中需要處理1234，搜索引擎需要處理1234567，ASR 后文本糾錯(cuò)只需要處理12，其中5主要針對五筆或者筆畫手寫輸入等。

主流技術(shù)

中文本糾錯(cuò)的 paper 很多，整體來看，可以統(tǒng)一在一個(gè)框架下，即三大步：

• 錯(cuò)誤識(shí)別

該階段主要目的在于，判斷文本是否存在錯(cuò)誤需要糾正，如果存在則傳遞到后面兩層。這一階段可以提高整體流程的效率。

錯(cuò)誤識(shí)別/檢測的目標(biāo)是識(shí)別輸入句子可能存在的問題，采用序列表示(Transformer/LSTM)+CRF的序列預(yù)測模型，這個(gè)模型的創(chuàng)新點(diǎn)主要包括：1、詞法/句法分析等語言先驗(yàn)知識(shí)的充分應(yīng)用；2、特征設(shè)計(jì)方面，除了DNN相關(guān)這種泛化能力比較強(qiáng)的特征，還結(jié)合了大量hard統(tǒng)計(jì)特征，既充分利用DNN模型的泛化能力，又對低頻與OOV(Out of Vocabulary)有一定的區(qū)分；3、最后，根據(jù)字粒度和詞粒度各自的特點(diǎn)，在模型中對其進(jìn)行融合，解決詞對齊的問題

• 候選召回

候選召回指的是，識(shí)別出具體的錯(cuò)誤點(diǎn)之后，需要進(jìn)行錯(cuò)誤糾正，為了達(dá)到更好的效果以及性能，需要結(jié)合歷史錯(cuò)誤行為，以及音形等特征召回糾錯(cuò)候選。主要可分為兩部分工作：離線的候選挖掘，在線的候選預(yù)排序。離線候選挖掘利用大規(guī)模多來源的錯(cuò)誤對齊語料，通過對其模型，得到不同粒度的錯(cuò)誤混淆矩陣。在線候選預(yù)排序主要是針對當(dāng)前的錯(cuò)誤點(diǎn)，對離線召回的大量糾錯(cuò)候選，結(jié)合語言模型以及錯(cuò)誤混淆矩陣的特征，控制進(jìn)入糾錯(cuò)排序階段的候選集數(shù)量與質(zhì)量。

該階段主要目的在于，利用一種或多種策略（規(guī)則或模型），生成針對原句的糾正候選。這一階段是整體流程召回率的保證，同時(shí)也是一個(gè)模型的上限。

• 糾錯(cuò)排序

該階段主要目的在于，在上一階段基礎(chǔ)上，利用某種評分函數(shù)或分類器，結(jié)合局部乃至全局的特征，針對糾正候選進(jìn)行排序，最終排序最高（如沒有錯(cuò)誤識(shí)別階段，則仍需比原句評分更高或評分比值高過閾值，否則認(rèn)為不需糾錯(cuò)）的糾正候選作為最終糾錯(cuò)結(jié)果。

中文文本糾錯(cuò)評測

數(shù)據(jù)集

SIGHANBake-off2013:[http://ir.itc.ntnu.edu.tw/lre/sighan7csc.html](http://ir.itc.ntnu.edu.tw/lre/sighan7csc.html)

SIGHANBake-off2014:[http://ir.itc.ntnu.edu.tw/lre/clp14csc.html](http://ir.itc.ntnu.edu.tw/lre/clp14csc.html)

SIGHANBake-off2015:[http://ir.itc.ntnu.edu.tw/lre/sighan8csc.html](http://ir.itc.ntnu.edu.tw/lre/sighan8csc.html)

中文輸入糾錯(cuò)的評測數(shù)據(jù)主要包括SIGHAN Bake-off 2013/2014/2015這三個(gè)數(shù)據(jù)集，均是針對繁體字進(jìn)行的糾錯(cuò)。其中，只有SIGHAN Bake-off 2013是針對母語使用者的，而另外兩個(gè)是針對非母語使用者。

評價(jià)指標(biāo)

這里主要羅列一下常用的評測指標(biāo)。在錯(cuò)誤識(shí)別子任務(wù)中，常用的評測指標(biāo)有：

• FAR（錯(cuò)誤識(shí)別率）：沒有筆誤卻被識(shí)別為有筆誤的句子數(shù)/沒有筆誤的句子總數(shù)

• DA（識(shí)別精準(zhǔn)率）：正確識(shí)別是否有筆誤的句子數(shù)（不管有沒有筆誤）/句子總數(shù)

• DP（識(shí)別準(zhǔn)確率）：識(shí)別有筆誤的句子中正確的個(gè)數(shù)/識(shí)別有筆誤的句子總數(shù)

• DR（識(shí)別找回率）：識(shí)別有筆誤的句子中正確的個(gè)數(shù)/有筆誤的句子總數(shù)

• DF1（識(shí)別F1值）：2 * DP * DR/ (DP + DR)

• ELA（錯(cuò)誤位置精準(zhǔn)率）：位置識(shí)別正確的句子（不管有沒有筆誤）/句子總數(shù)

• ELP（錯(cuò)誤位置準(zhǔn)確率）：正確識(shí)別出筆誤所在位置的句子/識(shí)別有筆誤的句子總數(shù)

• ELR（錯(cuò)誤位置召回率）：正確識(shí)別出筆誤所在位置的句子/有筆誤的句子總數(shù)

• ELF1（錯(cuò)誤位置準(zhǔn)確率）：2ELPELR / (ELP+ELR)在錯(cuò)誤糾正任務(wù)中，常用的評測指標(biāo)為：

• LA位置精確率：識(shí)別出筆誤位置的句子／總的句子

• CA修改精確率：修改正確的句子／句子總數(shù)

• CP修改準(zhǔn)確率：修改正確的句子／修改過的句子

雖然文本糾錯(cuò)具體會(huì)分為錯(cuò)誤識(shí)別和錯(cuò)誤修正兩部分，并分別構(gòu)造評價(jià)指標(biāo)。但考慮到端到端任務(wù)，我們評價(jià)完整的糾錯(cuò)過程：

• 應(yīng)該糾錯(cuò)的，即有錯(cuò)文本記為 P，不該糾錯(cuò)的，即無錯(cuò)文本記為 N
• 對于該糾錯(cuò)的，糾錯(cuò)對了，記為 TP，糾錯(cuò)了或未糾，記為 FP
• 對于不該糾錯(cuò)的，未糾錯(cuò)，記為 TN，糾錯(cuò)了，記為 FN。通常場景下，差準(zhǔn)比查全更重要，F(xiàn)N 更難接受，本來對了改成錯(cuò)的這個(gè)更離譜，可構(gòu)造下述評價(jià)指標(biāo)：,其中

相關(guān)方法

相關(guān)論文

整理來自：https://blog.csdn.net/qq_36426650/article/details/122807019

• 【1】DCSpell：A Detector-Corrector Framework for Chinese Spelling Error Correction（SIGIR2021）
• 【2】Tail-to-Tail Non-Autoregressive Sequence Prediction for Chinese Grammatical Error Correction- （ACL2021）
• 【3】Correcting Chinese Spelling Errors with Phonetic Pre-training（ACL2021）
• 【4】PLOME：Pre-trained with Misspelled Knowledge for Chinese Spelling Correction（ACL2021）
• 【5】PHMOSpell：Phonological and Morphological Knowledge Guided Chinese Spelling Check（ACL2021）
• 【6】Exploration and Exploitation: Two Ways to Improve Chinese Spelling Correction Models（ACL2021）
• 【7】Dynamic Connected Networks for Chinese Spelling Check（2021ACL）
• 【8】Global Attention Decoder for Chinese Spelling Error Correction（ACL2021）
• 【9】Read, Listen, and See: Leveraging Multimodal Information Helps Chinese Spell Checking（ACL2021）
• 【10】SpellBERT: A Lightweight Pretrained Model for Chinese Spelling Check（EMNLP2021）
• 【11】A Hybrid Approach to Automatic Corpus Generation for Chinese Spelling Check（EMNLP2018）
• 【12】Adversarial Semantic Decoupling for Recognizing Open-Vocabulary Slots（EMNLP2020）
• 【13】Chunk-based Chinese Spelling Check with Global Optimization（EMNLP2020）
• 【14】Confusionset-guided Pointer Networks for Chinese Spelling Check（ACL2019）
• 【15】Context-Sensitive Malicious Spelling Error Correction（WWW2019）
• 【16】FASPell：A Fast, Adaptable, Simple, Powerful Chinese Spell Checker Based On DAE-Decoder Paradigm (2019ACL)
• 【17】SpellGCN：Incorporating Phonological and Visual Similarities into Language Models for Chinese Spelling Check (2020ACL)
• 【18】Spelling Error Correction with Soft-Masked BERT（ACL2020）

在OpenReview上提交至ARR2022的相關(guān)稿件有：

• 【1】Exploring and Adapting Chinese GPT to Pinyin Input Method 【PDF】
• 【2】The Past Mistake is the Future Wisdom: Error-driven Contrastive Probability Optimization for Chinese Spell Checking 【PDF】【Code】【Data】
• 【3】Sparsity Regularization for Chinese Spelling Check【PDF】
• 【4】Pre-Training with Syntactic Structure Prediction for Chinese Semantic Error Recognition【PDF】
• 【5】ECSpellUD: Zero-shot Domain Adaptive Chinese Spelling Check with User Dictionary【PDF】
• 【6】SpelLM: Augmenting Chinese Spell Check Using Input Salience【PDF】【Code】【Data】
• 【7】Pinyin-bert: A new solution to Chinese pinyin to character conversion task【PDF】

簡單總結(jié)一下目前CSC的方法：

• 基于BERT：以為CSC時(shí)是基于token（字符）級別的預(yù)測任務(wù)，輸入輸出序列長度一致，因此非常類似預(yù)訓(xùn)練語言模型的Masked Language Modeling（MLM），因此現(xiàn)如今絕大多數(shù)的方法是基于MLM實(shí)現(xiàn)的。而在BERT問世前，CSC則以RNN+Decoder、CRF為主；

• 多模態(tài)融合：上文提到CSC涉及到字音字形，因此有一些方法則是考慮如何將Word Embedding、Glyphic Embedding和Phonetic Embedding進(jìn)行結(jié)合，因此涌現(xiàn)出一些多模態(tài)方法；

最新技術(shù)

• FASPell（愛奇藝）

技術(shù)方案 FASPell: A Fast, Adaptable, Simple, Powerful Chinese Spell Checker Based On DAE-Decoder Paradigm

code: https://github.com/iqiyi/FASPell

• SpellGCN （阿里）

技術(shù)方案 SpellGCN: Incorporating Phonological and Visual Similarities into Language Models for Chinese Spelling Check

code: https://github.com/ACL2020SpellGCN/SpellGCN

• Soft-Mask BERT （字節(jié)）

技術(shù)方案：Spelling Error Correction with Soft-Masked BERT

code: https://github.com/hiyoung123/SoftMaskedBert

• Spelling Correction as a Foreign Language （ebay)

技術(shù)方案 Spelling Correction as a Foreign Language

中文糾錯(cuò)的開源項(xiàng)目

pycorrector

https://github.com/shibing624/pycorrector

中文文本糾錯(cuò)工具。支持中文音似、形似、語法錯(cuò)誤糾正，python3開發(fā)。pycorrector實(shí)現(xiàn)了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多種模型的文本糾錯(cuò)，并在SigHAN數(shù)據(jù)集評估各模型的效果。

correction

https://github.com/ccheng16/correction

大致思路：

• 使用語言模型計(jì)算句子或序列的合理性
• bigram, trigram, 4-gram 結(jié)合，并對每個(gè)字的分?jǐn)?shù)求平均以平滑每個(gè)字的得分
• 根據(jù)Median Absolute Deviation算出outlier分?jǐn)?shù)，并結(jié)合jieba分詞結(jié)果確定需要修改的范圍
• 根據(jù)形近字、音近字構(gòu)成的混淆集合列出候選字，并對需要修改的范圍逐字改正
• 句子中的錯(cuò)誤會(huì)使分詞結(jié)果更加細(xì)碎，結(jié)合替換字之后的分詞結(jié)果確定需要改正的字
• 探測句末語氣詞，如有錯(cuò)誤直接改正

Cn_Speck_Checker

https://github.com/PengheLiu/Cn_Speck_Checker

• 使用了貝葉斯定理
• 初始化所有潛在中文詞的先驗(yàn)概率，將文本集（50篇醫(yī)學(xué)文章）分詞后，統(tǒng)計(jì)各個(gè)中文詞的出現(xiàn)頻率即為其先驗(yàn)概率
• 當(dāng)給定一待糾錯(cuò)單詞時(shí)，需要找出可能的正確單詞列表，這里根據(jù)字符距離來找出可能的正確單詞列表
• 對構(gòu)造出來的單詞做了一次驗(yàn)證后再將其加入候選集合中，即判斷了下該詞是否為有效單詞，根據(jù)其是否在單詞模型中

• 程序原理：

chinese_correct_wsd

https://github.com/taozhijiang/chinese_correct_wsd

• 用于用戶輸入語句的同音自動(dòng)糾錯(cuò)
• 使用到了同義詞詞林

• 方法：

Autochecker4Chinese

https://github.com/beyondacm/Autochecker4Chinese

• 構(gòu)造一個(gè)詞典來檢測中文短語的拼寫錯(cuò)誤，key是中文短語，值是在語料庫中的頻率
• 對于該字典中未出現(xiàn)的任何短語，檢測器會(huì)將其檢測為拼寫錯(cuò)誤的短語
• 使用編輯距離為錯(cuò)誤拼寫的短語制作正確的候選列表
• 對于給定的句子，使用jieba做分割
• 在分段完成后獲取分段列表，檢查其中是否存在保留短語，如果不存在，那么它是拼寫錯(cuò)誤的短語

• 方法：

參考資料

• 中文糾錯(cuò)（Chinese Spelling Correct）最新技術(shù)方案總結(jié)
• 中文文本糾錯(cuò)算法--錯(cuò)別字糾正的二三事
• 中文文本糾錯(cuò)算法走到多遠(yuǎn)了？
• 中文輸入糾錯(cuò)任務(wù)整理
• nlp 中文文本糾錯(cuò)_百度中文糾錯(cuò)技術(shù)
• 中文拼寫檢測（Chinese Spelling Checking）相關(guān)方法、評測任務(wù)、榜單
• 中文(語音結(jié)果)的文本糾錯(cuò)綜述 Chinese Spelling Check
• https://github.com/shibing624/pycorrector

審核編輯 ：李倩