7.25——中文文本纠错开源项目整理

[li-aolong]

pycorrector

• github地址：https://github.com/shibing624/pycorrector
• 采用的方案
  1. 基于规则
     • 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
  2. 基于深度模型
     • 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。
     • 包括：kenlm，rnn_lm，rnn_attention，rnn_crf，seq2seq，seq2seq_attention，transformer，bert

correction

• github地址：https://github.com/ccheng16/correction
• 大致思路：
  • 使用语言模型计算句子或序列的合理性
  • bigram, trigram, 4-gram 结合，并对每个字的分数求平均以平滑每个字的得分
  • 根据Median Absolute Deviation算出outlier分数，并结合jieba分词结果确定需要修改的范围
  • 根据形近字、音近字构成的混淆集合列出候选字，并对需要修改的范围逐字改正
  • 句子中的错误会使分词结果更加细碎，结合替换字之后的分词结果确定需要改正的字
  • 探测句末语气词，如有错误直接改正

Cn_Speck_Checker

• github地址：https://github.com/PengheLiu/Cn_Speck_Checker
• 程序原理：
  • 使用了贝叶斯定理
  • 初始化所有潜在中文词的先验概率，将文本集（50篇医学文章）分词后，统计各个中文词的出现频率即为其先验概率
  • 当给定一待纠错单词时，需要找出可能的正确单词列表，这里根据字符距离来找出可能的正确单词列表
  • 对构造出来的单词做了一次验证后再将其加入候选集合中，即判断了下该词是否为有效单词，根据其是否在单词模型中

chinese_correct_wsd

• github地址：https://github.com/taozhijiang/chinese_correct_wsd
• 方法：
  • 用于用户输入语句的同音自动纠错
  • 使用到了同义词词林

Autochecker4Chinese

• github地址：https://github.com/beyondacm/Autochecker4Chinese
• 方法：
  • 构造一个词典来检测中文短语的拼写错误，key是中文短语，值是在语料库中的频率
  • 对于该字典中未出现的任何短语，检测器会将其检测为拼写错误的短语
  • 使用编辑距离为错误拼写的短语制作正确的候选列表
  • 对于给定的句子，使用jieba做分割
  • 在分段完成后获取分段列表，检查其中是否存在保留短语，如果不存在，那么它是拼写错误的短语

xmnlp

• GitHub地址：https://github.com/SeanLee97/xmnlp
• 功能概览：
  • 中文分词 & 词性标注
  • 支持繁體
  • 支持自定义词典
  • 中文拼写检查
  • 文本摘要 & 关键词提取
  • 情感分析
  • 文本转拼音
  • 获取汉字偏旁部首

[aaa1999]

有无深度学习的模型相关的。。。。

[wangwang110]

有无深度学习的模型相关的。。。。

https://github.com/ACL2020SpellGCN/SpellGCN