pycorrector

中文文本纠错工具。音似、形似错字（或变体字）纠正，可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正。python3.6开发。

pycorrector依据语言模型检测错别字位置，通过拼音音似特征、笔画五笔编辑距离特征及语言模型困惑度特征纠正错别字。

Demo

https://www.borntowin.cn/product/corrector

Question

中文文本纠错任务，常见错误类型包括：

谐音字词，如配副眼睛-配副眼镜
混淆音字词，如流浪织女-牛郎织女
字词顺序颠倒，如伍迪艾伦-艾伦伍迪
字词补全，如爱有天意-假如爱有天意
形似字错误，如高梁-高粱
中文拼音全拼，如 xingfu-幸福
中文拼音缩写，如 sz-深圳
语法错误，如想象难以-难以想象

当然，针对不同业务场景，这些问题并不一定全部存在，比如输入法中需要处理前四种，搜索引擎需要处理所有类型，语音识别后文本纠错只需要处理前两种，其中'形似字错误'主要针对五笔或者笔画手写输入等。

Solution

规则的解决思路

中文纠错分为两步走，第一步是错误检测，第二步是错误纠正；
错误检测部分先通过结巴中文分词器切词，由于句子中含有错别字，所以切词结果往往会有切分错误的情况，这样从字粒度和词粒度两方面检测错误，整合这两种粒度的疑似错误结果，形成疑似错误位置候选集；
错误纠正部分，是遍历所有的疑似错误位置，并使用音似、形似词典替换错误位置的词，然后通过语言模型计算句子困惑度，对所有候选集结果比较并排序，得到最优纠正词。

深度模型的解决思路

端到端的深度模型可以避免人工提取特征，减少人工工作量，RNN序列模型对文本任务拟合能力强，rnn_attention在英文文本纠错比赛中取得第一名成绩，证明应用效果不错；
CRF会计算全局最优输出节点的条件概率，对句子中特定错误类型的检测，会根据整句话判定该错误，阿里参赛2016中文语法纠错任务并取得第一名，证明应用效果不错；
seq2seq模型是使用encoder-decoder结构解决序列转换问题，目前在序列转换任务中（如机器翻译、对话生成、文本摘要、图像描述）使用最广泛、效果最好的模型之一。

Feature

模型

kenlm：kenlm统计语言模型工具
rnn_attention模型：参考Stanford University的nlc模型，该模型是参加2014英文文本纠错比赛并取得第一名的方法
rnn_crf模型：参考阿里巴巴2016参赛中文语法纠错比赛CGED2018并取得第一名的方法(整理中)
seq2seq_attention模型：在seq2seq模型加上attention机制，对于长文本效果更好，模型更容易收敛，但容易过拟合
transformer模型：全attention的结构代替了lstm用于解决sequence to sequence问题，语义特征提取效果更好
bert模型：中文fine-tuned模型，使用MASK特征纠正错字
conv_seq2seq模型：基于Facebook出品的fairseq，北京语言大学团队改进ConvS2S模型用于中文纠错，在NLPCC-2018的中文语法纠错比赛中，是唯一使用单模型并取得第三名的成绩
electra模型：斯坦福和谷歌联合提出的一种更具效率的预训练模型，学习文本上下文表示优于同等计算资源的BERT和XLNet

错误检测

字粒度：语言模型困惑度（ppl）检测某字的似然概率值低于句子文本平均值，则判定该字是疑似错别字的概率大。
词粒度：切词后不在词典中的词是疑似错词的概率大。

错误纠正

通过错误检测定位所有疑似错误后，取所有疑似错字的音似、形似候选词，
使用候选词替换，基于语言模型得到类似翻译模型的候选排序结果，得到最优纠正词。

思考

现在的处理手段，在词粒度的错误召回还不错，但错误纠正的准确率还有待提高，更多优质的纠错集及纠错词库会有提升，我更希望算法上有更大的突破。
另外，现在的文本错误不再局限于字词粒度上的拼写错误，需要提高中文语法错误检测（CGED, Chinese Grammar Error Diagnosis）及纠正能力，列在TODO中，后续调研。

Install

全自动安装：pip install pycorrector
半自动安装：

git clone https://github.com/shibing624/pycorrector.git
cd pycorrector
python setup.py install

通过以上两种方法的任何一种完成安装都可以。如果不想安装，可以下载github源码包，安装下面依赖再使用。

安装依赖

kenlm安装

pip install https://github.com/kpu/kenlm/archive/master.zip

其他库包安装

pip install -r requirements.txt

Usage

文本纠错

import pycorrector

corrected_sent, detail = pycorrector.correct('少先队员因该为老人让坐')
print(corrected_sent, detail)

output:

少先队员应该为老人让座 [[('因该', '应该', 4, 6)], [('坐', '座', 10, 11)]]

规则方法默认会从路径~/.pycorrector/datasets/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm加载kenlm语言模型文件，如果检测没有该文件，则程序会自动联网下载。当然也可以手动下载模型文件(2.8G)并放置于该位置。

错误检测

import pycorrector

idx_errors = pycorrector.detect('少先队员因该为老人让坐')
print(idx_errors)

output:

[['因该', 4, 6, 'word'], ['坐', 10, 11, 'char']]

返回类型是list, [error_word, begin_pos, end_pos, error_type]，pos索引位置以0开始。

关闭字粒度纠错

import pycorrector

error_sentence_1 = '我的喉咙发炎了要买点阿莫细林吃'
correct_sent = pycorrector.correct(error_sentence_1)
print(correct_sent)

output:

'我的喉咙发炎了要买点阿莫西林吉', [['细林', '西林', 12, 14], ['吃', '吉', 14, 15]]

上例中吃发生误纠，如下代码关闭字粒度纠错：

import pycorrector

error_sentence_1 = '我的喉咙发炎了要买点阿莫细林吃'
pycorrector.enable_char_error(enable=False)
correct_sent = pycorrector.correct(error_sentence_1)
print(correct_sent)

output:

'我的喉咙发炎了要买点阿莫西林吃', [['细林', '西林', 12, 14]]

默认字粒度、词粒度的纠错都打开，一般情况下单字错误发生较少，而且字粒度纠错准确率较低。关闭字粒度纠错，这样可以提高纠错准确率，提高纠错速度。

默认enable_char_error方法的enable参数为True，即打开错字纠正，这种方式可以召回字粒度错误，但是整体准确率会低；

如果追求准确率而不追求召回率的话，建议将enable设为False，仅使用错词纠正。

加载自定义混淆集

通过加载自定义混淆集，支持用户纠正已知的错误，包括两方面功能：1）错误补召回；2）误杀加白。

import pycorrector

pycorrector.set_log_level('INFO')
error_sentences = [
    '买iPhone差，要多少钱',
    '共同实际控制人萧华、霍荣铨、张旗康',
]
for line in error_sentences:
    print(pycorrector.correct(line))

print('*' * 53)
pycorrector.set_custom_confusion_dict(path='./my_custom_confusion.txt')
for line in error_sentences:
    print(pycorrector.correct(line))

output:

('买iPhone差，要多少钱', [])   # "iPhone差"漏召，应该是"iphoneX"
('共同实际控制人萧华、霍荣铨、张启康', [['张旗康', '张启康', 14, 17]]) # "张启康"误杀，应该不用纠
*****************************************************
('买iPhoneX，要多少钱', [['iPhone差', 'iPhoneX', 1, 8]])
('共同实际控制人萧华、霍荣铨、张旗康', [])

具体demo见example/use_custom_confusion.py，其中./my_custom_confusion.txt的内容格式如下，以空格间隔：

iPhone差 iPhoneX 100
张旗康 张旗康

set_custom_confusion_dict方法的path参数为用户自定义混淆集文件路径。

加载自定义语言模型

默认提供下载并使用的kenlm语言模型zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm文件是2.8G，内存较小的电脑使用pycorrector程序可能会吃力些。

支持用户加载自己训练的kenlm语言模型，或使用2014版人民日报数据训练的模型，模型小（20M），准确率低些。

from pycorrector import Corrector

pwd_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__))
lm_path = os.path.join(pwd_path, './people_chars_lm.klm')
model = Corrector(language_model_path=lm_path)

corrected_sent, detail = model.correct('少先队员因该为老人让坐')
print(corrected_sent, detail)

output:

少先队员应该为老人让座 [[('因该', '应该', 4, 6)], [('坐', '座', 10, 11)]]

具体demo见example/load_custom_language_model.py，其中./people_chars_lm.klm是自定义语言模型文件。

英文拼写纠错

支持英文单词的拼写错误纠正。

import pycorrector

sent_lst = ['what', 'hapenning', 'how', 'to', 'speling', 'it', 'you', 'can', 'gorrect', 'it']
for i in sent_lst:
    print(i, '=>', pycorrector.en_correct(i))

output:

what => what
hapenning => happening
how => how
to => to
speling => spelling
it => it
you => you
can => can
gorrect => correct
it => it

中文简繁互换

支持中文繁体到简体的转换，和简体到繁体的转换。

import pycorrector

traditional_sentence = '憂郁的臺灣烏龜'
simplified_sentence = pycorrector.traditional2simplified(traditional_sentence)
print(traditional_sentence, '=>', simplified_sentence)

simplified_sentence = '忧郁的**乌龟'
traditional_sentence = pycorrector.simplified2traditional(simplified_sentence)
print(simplified_sentence, '=>', traditional_sentence)

output:

憂郁的臺灣烏龜 => 忧郁的**乌龟
忧郁的**乌龟 => 憂郁的臺灣烏龜

Command Line Usage

命令行模式

支持批量文本纠错。

python -m pycorrector -h
usage: __main__.py [-h] -o OUTPUT [-n] [-d] input

@description:

positional arguments:
  input                 the input file path, file encode need utf-8.

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -o OUTPUT, --output OUTPUT
                        the output file path.
  -n, --no_char         disable char detect mode.
  -d, --detail          print detail info

case：

python -m pycorrector input.txt -o out.txt -n -d

输入文件：input.txt；输出文件：out.txt ；关闭字粒度纠错；打印详细纠错信息；纠错结果以\t间隔

Evaluate

提供评估脚本pycorrector/utils/eval.py，该脚本有两个功能：

构建评估样本集：自动生成评估集pycorrector/data/eval_corpus.json, 包括字粒度错误100条、词粒度错误100条、语法错误100条，正确句子200条。用户可以修改条数生成其他评估样本分布。
计算纠错准召率：采用保守计算方式，简单把纠错之后与正确句子完成匹配的视为正确，否则为错。

执行该脚本后得到，规则方法纠错效果评估如下：

准确率：320/500=64%
召回率：152/300=50.67%

看来还有比较大的提升空间，误杀和漏召回的都有。

深度模型使用说明

安装依赖

pip install -r requirements-dev.txt

介绍

本项目的初衷之一是比对、共享各种文本纠错方法，抛砖引玉的作用，如果对大家在文本纠错任务上有一点小小的启发就是我莫大的荣幸了。

主要使用了多种深度模型应用于文本纠错任务，分别是前面模型小节介绍的conv_seq2seq、seq2seq_attention、 transformer、bert、electra，各模型方法内置于pycorrector文件夹下，有README.md详细指导，各模型可独立运行，相互之间无依赖。

使用方法

各模型均可独立的预处理数据、训练、预测，下面以其中seq2seq_attention为例：

seq2seq_attention 模型使用示例:

配置

通过修改config.py。

数据预处理

cd seq2seq_attention
# 数据预处理
python preprocess.py

自动新建文件夹output，在output下生成train.txt和test.txt文件，以TAB（"\t"）间隔错误文本和纠正文本，文本以空格切分词，文件内容示例：

希 望 少 吸 烟 。	 希 望 烟 民 们 少 吸 烟 。
以 前 ， 包 括 中 国 ， 我 国 也 是 。	以 前 ， 不 仅 中 国 ， 我 国 也 是 。
我 现 在 好 得 多 了 。	我 现 在 好 多 了 。

训练

python train.py

训练过程截图：

预测

python infer.py

预测输出效果样例：

input: 少先队员因该给老人让坐 output: 少先队员因该给老人让座
input: 少先队员应该给老人让坐 output: 少先队员应该给老人让座
input: 没有解决这个问题， output: 没有解决这个问题，，
input: 由我起开始做。 output: 由我起开始做
input: 由我起开始做 output: 由我开始做

PS：

如果训练数据太少（不足万条），深度模型拟合不足，会出现预测结果全为unk的情况，解决方法：增大训练样本集，使用下方提供的纠错熟语料(nlpcc2018+hsk，130万对句子)测试。
深度模型训练耗时长，有GPU尽量用GPU，加速训练，节省时间。

自定义语言模型

语言模型对于纠错步骤至关重要，当前默认使用的是从千兆中文文本训练的中文语言模型zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm(2.8G)。

大家可以用中文维基（繁体转简体，pycorrector.utils.text_utils下有此功能）等语料数据训练通用的语言模型，或者也可以用专业领域语料训练更专用的语言模型。更适用的语言模型，对于纠错效果会有比较好的提升。

kenlm语言模型训练工具的使用，请见博客：http://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/79560063
附上训练语料<人民日报2014版熟语料>，包括： 1）标准人工切词及词性数据people2014.tar.gz， 2）未切词文本数据people2014_words.txt， 3）kenlm训练字粒度语言模型文件及其二进制文件people2014corpus_chars.arps/klm， 4）kenlm词粒度语言模型文件及其二进制文件people2014corpus_words.arps/klm。

人民日报2014版熟语料，网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1971a5XLQsIpL0zL0zxuK2A 密码:uc11。尊重版权，传播请注明出处。

中文纠错数据集

NLPCC 2018 GEC官方数据集NLPCC2018-GEC，训练集trainingdata[解压后114.5MB]，该数据格式是原始文本，未做切词处理。
汉语水平考试（HSK）和lang8原始平行语料HSK+Lang8[190MB]，该数据集已经切词，可用作数据扩增
以上语料，再加上CGED16、CGED17、CGED18的数据，经过以字切分，繁体转简体，打乱数据顺序的预处理后，生成用于纠错的熟语料(nlpcc2018+hsk)，网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1BkDru60nQXaDVLRSr7ktfA 密码:m6fg [130万对句子，215MB]

贡献及优化点

讨论群

微信交流群，感兴趣的同学可以加入沟通NLP文本纠错相关技术，issues上回复不及时也可以在群里面提问。

PS: 由于微信群满100人了，扫码加不了。扫我微信二维码，或者搜索我微信号：xuming624, 备注：个人名称-NLP纠错 进群。

引用

如果你在研究中使用了pycorrector，请按如下格式引用：

@software{pycorrector,
  author = {Xu Ming},
  title = {{pycorrector: Text Correction Tool}},
  year = {2020},
  url = {https://github.com/shibing624/pycorrector},
}

License

pycorrector 的授权协议为 Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加pycorrector的链接和授权协议。pycorrector受版权法保护，侵权必究。

References

pycorrector

Chinese text error correction tool.

pycorrector Use the language model to detect errors, pinyin feature and shape feature to correct chinese text error, it can be used for Chinese Pinyin and stroke input method.

Features

language model

Kenlm
RNNLM

Usage

install

pip install pycorrector / pip install pycorrector
Or download https://github.com/shibing624/pycorrector, Unzip and run: python setup.py install

correct

input:

import pycorrector

corrected_sent, detail = pycorrector.correct('少先队员因该为老人让坐')
print(corrected_sent, detail)

output:

少先队员应该为老人让座 [[('因该', '应该', 4, 6)], [('坐', '座', 10, 11)]]

Future work

P(c), the language model. We could create a better language model by collecting more data, and perhaps by using a little English morphology (such as adding "ility" or "able" to the end of a word).
P(w|c), the error model. So far, the error model has been trivial: the smaller the edit distance, the smaller the error. Clearly we could use a better model of the cost of edits. get a corpus of spelling errors, and count how likely it is to make each insertion, deletion, or alteration, given the surrounding characters.
It turns out that in many cases it is difficult to make a decision based only on a single word. This is most obvious when there is a word that appears in the dictionary, but the test set says it should be corrected to another word anyway: correction('where') => 'where' (123); expected 'were' (452) We can't possibly know that correction('where') should be 'were' in at least one case, but should remain 'where' in other cases. But if the query had been correction('They where going') then it seems likely that "where" should be corrected to "were".
Finally, we could improve the implementation by making it much faster, without changing the results. We could re-implement in a compiled language rather than an interpreted one. We could cache the results of computations so that we don't have to repeat them multiple times. One word of advice: before attempting any speed optimizations, profile carefully to see where the time is actually going.

pycorrector

Demo

Question

Solution

规则的解决思路

深度模型的解决思路

Feature

模型

错误检测

错误纠正

思考

Install

安装依赖

Usage

Command Line Usage

Evaluate

深度模型使用说明

安装依赖

介绍

使用方法

配置

数据预处理

训练

预测

自定义语言模型

中文纠错数据集

贡献及优化点

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pycorrector

Features

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Usage

install

correct

Future work

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