pip install自己的代码_PyCorrector文本纠错工具实践和代码详解

PyCorrector文本纠错工具代码详解

1. 简介

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。

1.1 在线Demo

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

1.2 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。

1.3 Solution

1.3.1 规则的解决思路

1. 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；
2. 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；
3. 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。

1.3.2 深度模型的解决思路

1. 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；
2. 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；
3. 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。

1.4 Feature

1.4.1 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

1.4.2 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。

1.4.3 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。

1.4.4 思考

1. 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。
2. 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。

2. 安装

作者开源代码中介绍有两种安装方式： + pip安装

pip install pycorrector

用户：适合做工程实践，不关心算法细节，直接调包使用。

• 源码安装

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

用户：希望了解代码实现，做一些深层次修改。

2.1 源码安装步骤详解

我们详细讲解第二种-源码安装方式。除了完成上面源码安装步骤外，我们还需要安装一些必要的库。

2.1.1 安装必要的库

pip install -r requirements.txt

2.1.2 安装kenlm

kenlm是一个统计语言模型的开源工具，如图所示，代码96%都是C++实现的，所以效率极高，训练速度快，在GitHub上现有1.1K Star

pip安装kenlm

安装命令如下

pip install kenlm

• 笔者尝试直接pip安装，报了如下错误，机器环境（MAC OS 10.15.4）。

若报错，则进行如下源码安装kenlm,安装成功则跳过该步骤。

源码安装kenlm

1. 下载kenlm代码
2. 运行安装命令

python setup.py install

如下图所示，则已经安装成功。

3. 环境测试

3.1 源码结构

代码结构如下（clone时间2020/5/5）：

.
├── LICENSE
├── README.md
├── _config.yml
├── build
│   ├── bdist.macosx-10.7-x86_64
│   └── lib
├── dist
│   └── pycorrector-0.2.7-py3.6.egg
├── docs
│   ├── git_image
│   ├── logo.svg
│   └── 基于深度学习的中文文本自动校对研究与实现.pdf
├── examples
│   ├── base_demo.py
│   ├── detect_demo.py
│   ├── disable_char_error.py
│   ├── en_correct_demo.py
│   ├── load_custom_language_model.py
│   ├── my_custom_confusion.txt
│   ├── traditional_simplified_chinese_demo.py
│   └── use_custom_confusion.py
├── pycorrector
│   ├── __init__.py
│   ├── __main__.py
│   ├── __pycache__
│   ├── bert
│   ├── config.py
│   ├── conv_seq2seq
│   ├── corrector.py
│   ├── data
│   ├── deep_context
│   ├── detector.py
│   ├── en_spell.py
│   ├── seq2seq_attention
│   ├── transformer
│   ├── utils
│   └── version.py
├── pycorrector.egg-info
│   ├── PKG-INFO
│   ├── SOURCES.txt
│   ├── dependency_links.txt
│   ├── not-zip-safe
│   ├── requires.txt
│   └── top_level.txt
├── requirements-dev.txt
├── requirements.txt
├── setup.py
└── tests
    ├── bert_corrector_test.py
    ├── char_