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NLP 中文拼写检测纠正论文-02-2019-SOTA FASPell Chinese Spell Checke github 源码介绍

article 2025/1/1 11:05:23

拼写纠正系列

NLP 中文拼写检测实现思路

NLP 中文拼写检测纠正算法整理

NLP 英文拼写算法，如果提升 100W 倍的性能？

NLP 中文拼写检测纠正 Paper

java 实现中英文拼写检查和错误纠正？可我只会写 CRUD 啊！

一个提升英文单词拼写检测性能 1000 倍的算法？

单词拼写纠正-03-leetcode edit-distance 72.力扣编辑距离

NLP 开源项目

nlp-hanzi-similar 汉字相似度

word-checker 中英文拼写检测

pinyin 汉字转拼音

opencc4j 繁简体转换

sensitive-word 敏感词

前言

大家好，我是老马。

下面学习整理一些其他优秀小伙伴的设计和开源实现。

SpellChecker

手动实现三个方法的拼写检查demo

Peter Norvig版本

Trie 版本

BK-Tree版本

FASPell

https://github.com/iqiyi/FASPell

FASPell

该仓库（根据GNU通用公共许可证v3.0许可）包含构建当前最佳（到2019年初）中文拼写检查器所需的所有数据和代码，可以以此复现我们的同名论文中的全部实验：

FASPell: A Fast, Adaptable, Simple, Powerful Chinese Spell Checker Based On DAE-Decoder Paradigm LINK

概述

中文拼写检查（CSC）的任务通常仅考虑对中文文本中的替换错误进行检测和纠正。

其他类型的错误（例如删除/插入错误）相对较少。

FASPell是中文拼写检查器，可让您轻松完成对任何一种中文文本（简体中文文本；

繁体中文文本；人类论文； OCR结果等）的拼写检查，且拥有最先进的性能。

model

性能

下述表格描述了FASPell在SIGHAN15测试集上的性能。

句子级性能为:

	精确率	召回率
检错	67.6%	60.0%
纠错	66.6%	59.1%

字符级性能为:

	精确率	召回率
检错	76.2%	67.1%
纠错	73.5%	64.8%

这意味着10个错误检测/纠正中大约7个是正确的，并且可以成功检测/纠正10个错误中的6个。

使用方法

以下是能够指导您构建中文拼写检查器的步骤指南。

依赖

python == 3.6
tensorflow >= 1.7
matplotlib
tqdm
java (仅在使用树编辑距离时需要)
apted.jar (同上，仅在使用树编辑距离时需要)

数据准备

在此步骤中，您将在此处下载所有数据。

数据包括拼写检查数据（用于训练和测试）以及用于计算字符相似度的字符特征。

由于FASPell中使用的大多数数据来自其他提供商，所以请注意下载的数据应转换为我们所需的格式。

在仓库中，我们提供了一些示例数据来占位。下载好全部数据后请用相同的文件名覆盖它们。

完成此步骤后，如果您有兴趣，则可以使用以下脚本来计算字符相似度：

$ python char_sim.py 午 牛 年 千

请注意，FASPell仅采用字符串编辑距离进行计算相似。如果您对使用树编辑距离计算相似度感兴趣，您需要下载（从这里）并编译一个树编辑距离可执行文件“ apted.jar”到主目录，然后运行：

$ python char_sim.py 午 牛 年 千 -t

训练

我们强烈建议您在实施此步骤之前阅读我们的论文。

共有三个训练步骤（按顺序）。点击链接

获得他们的详细信息：

预训练掩码语言模型：请参阅此处
微调训练掩码语言模型：请参阅此处
训练CSD过滤器：请参见此处

运行拼写检查器

检查您的目录结构是否如下：

    FASPell/
      - bert_modified/
          - create_data.py
          - create_tf_record.py
          - modeling.py
          - tokenization.py
      - data/
          - char_meta.txt
      - model/
          - fine-tuned/
              - model.ckpt-10000.data-00000-of-00001
              - model.ckpt-10000.index
              - model.ckpt-10000.meta
          - pre-trained/
              - bert_config.json
              - bert_model.ckpt.data-00000-of-00001
              - bert_model.ckpt.index
              - bert_model.ckpt.meta
              - vocab.txt
      - plots/
          ...
      - char_sim.py
      - faspell.py
      - faspell_configs.json
      - masked_lm.py
      - plot.py

现在，您应该可以使用以下命令对中文句子进行拼写检查:

    $ python faspell.py 扫吗关注么众号 受奇艺全网首播

您还可以检查文件中的句子（每行一个句子）:

    $ python faspell.py -m f -f /path/to/your/file

如要在测试集上测试拼写检查器，请将faspell_configs.json中的"testing_set"设置为测试集的路径并运行：

    $ python faspell.py -m e

您可以将faspell_configs.json中的"round"设置为不同的值，并运行上述命令以找到最佳的回合数。

数据

中文拼写检查数据

人类生成的数据:
- SIGHAN-2013 shared task on CSC: LINK
- SIGHAN-2014 shared task on CSC: LINK
- SIGHAN-2015 shared task on CSC: LINK
机器生成的数据:
- 我们论文中使用的OCR结果:
  - Tst_ocr: LINK
  - Trn_ocr: LINK

要使用我们的代码，拼写检查数据的格式应按照以下例子:

    错误字数    错误句子    正确句子
    0    你好！我是張愛文。    你好！我是張愛文。
    1    下個星期，我跟我朋唷打算去法國玩兒。    下個星期，我跟我朋友打算去法國玩兒。
    0    我聽說，你找到新工作，我很高興。    我聽說，你找到新工作，我很高興。
    1    對不氣，最近我很忙，所以我不會去妳的。    對不起，最近我很忙，所以我不會去妳的。
    1    真麻煩你了。希望你們好好的跳無。    真麻煩你了。希望你們好好的跳舞。
    3    我以前想要高訴你，可是我忘了。我真戶禿。    我以前想要告訴你，可是我忘了。我真糊塗。

中文字符特征

我们使用来自两个开放数据库提供的特征。使用前请检查其许可证。

	数据库名	数据链接	使用的文件
字形特征^※	漢字データベースプロジェクト（汉字数据库项目）	LINK	ids.txt
字音特征	Unihan Database	LINK	Unihan_Readings.txt

※ 请注意，原始 ids.txt 本身不提供笔划级别的IDS（出于压缩目的）。但是，您可以使用树递归（从具有笔画级IDS的简单字符的IDS开始）来为所有字符自己生成笔画级IDS。

可以与我们的代码一起使用的特征文件（char_meta.txt）应该具有格式如下：

    unicode编码    字符    CJKV各语言发音    笔划级别的IDS
    U+4EBA    人    ren2;jan4;IN;JIN,NIN;nhân    ⿰丿㇏
    U+571F    土    du4,tu3,cha3,tu2;tou2;TWU,THO;DO,TO;thổ    ⿱⿻一丨一
    U+7531    由    you2,yao1;jau4;YU;YUU,YUI,YU;do    ⿻⿰丨𠃌⿱⿻一丨一
    U+9A6C    马    ma3;maa5;null;null;null    ⿹⿱𠃍㇉一
    U+99AC    馬    ma3;maa5;MA;MA,BA,ME;mã    ⿹⿱⿻⿱一⿱一一丨㇉灬

其中：