自然语言处理-错字识别（基于Python）kenlm、pycorrector
转载出处：https://blog.csdn.net/HHTNAN
中文文本纠错划分
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。
简单总结了一下中文别字错误类型：
- 别字： 感帽，随然，传然，呕土
- 人名，地名错误：哈蜜（正：哈密）
- 拼音错误：咳数（ke shu）—> ke sou,
- 知识性错误：广州黄浦（埔）
- 用户发音、方言纠错：我系东北滴黑社会，俚蛾几现在在我手上。（我是东北的黑社会，你儿子现在在我手上。）
- 重复性错误：在 上 上面 上面 那 什么 啊
- 口语化问题：呃 。 呃 ，啊，那用户名称是叫什么呢？（正：那用户名称是叫什么呢？）
解决方案
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。
特征
- kenlm: kenlm统计语言模型工具
- rnn_lm: TensorFlow、PaddlePaddle均有实现栈式双向LSTM的语言模型
- 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并取得第一名的方法
- seq2seq模型: 使用序列模型解决文本纠错任务，文本语法纠错任务中常用模型之一
- 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
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。
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。
安装
pip install pycorrector
结果报错
根据报错继续执行pip install pypinyin 安装pypinyin模块。
之后执行pip install pycorrector还是报错。
算了还是换成半自动安装吧
我擦还是不行。经过辗转反侧的查询。最后执行
pip install https://github.com/kpu/kenlm/archive/master.zip
之后在执行pip install pycorrector/。。。成功了。
以上安装参考连接：
https://github.com/kpu/kenlm
https://github.com/shibing624/pycorrector
其工作流程如下：
几个现成的工具包：
- https://github.com/shibing624/pycorrector pycorrector
简介：考虑了音似、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，能够给出给出出错位置。
语言模型：
Kenlm（统计语言模型工具）
RNNLM（TensorFlow、PaddlePaddle均有实现栈式双向LSTM的语言模型）
代码：
import pycorrector
corrected_sent, detail = pycorrector.correct(‘少先队员因该为老人让坐’)
print(corrected_sent, detail)
单词、短句效果：9/13 效果尚可
速度：0.366050 all， 0.028157692 avg ；
可扩展性：词典可扩展，可使用自己的语料进行训练，该repo使用的是人民日报数据。扩展性强。
测试样本效果：‘感帽了’,‘你儿字今年几岁了’, ‘少先队员因该为老人让坐’,‘随然今天很热’,‘传然给我’,‘呕土不止’,‘哈蜜瓜’,‘广州黄浦’,‘在 上 上面 上面 那 什么 啊’,‘呃 。 呃 ,啊,那用户名称是叫什么呢？’, ‘我生病了,咳数了好几天’, ‘对京东新人度大打折扣’,‘我想买哥苹果手机’
- https://github.com/ccheng16/correction 10 months ago
简介：
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
特点：
训练的语言模型很多，根据介绍看，整体比较完善，看起来高大上。不过code跑不起来，作者没回应—–后面再改一下作者代码，看看能否跑起来。
- https://github.com/PengheLiu/Cn_Speck_Checker 2 years ago
简介：
针对医学数据训练出来的，基于编辑距离，可自行训练–效果一般，统计词频和共现信息，不太完善，返回大量candidates
特点：
人们通常越往后字打错的可能越大，因而可以考虑每个字在单词中的位置给予一定权重，这中方法有助于改进上面的第一种“传然”－ "虽然"的情况；
考虑拼音的重要性，对汉语来讲，通常人们打错时拼音是拼对的，只是选择时候选择错了，因而对候选词也可以优先选择同拼音的字。
单词、短句效果：1/13 效果差,因为训练语料是医学文章
速度：None
可扩展性：词典+模型。扩展性还可以。
测试样本效果：‘感帽了’,‘你儿字今年几岁了’, ‘少先队员因该为老人让坐’,‘随然今天很热’,‘传然给我’,‘呕土不止’,‘哈蜜瓜’,‘广州黄浦’,‘在 上 上面 上面 那 什么 啊’,‘呃 。 呃 ,啊,那用户名称是叫什么呢？’, ‘我生病了,咳数了好几天’, ‘对京东新人度大打折扣’,‘我想买哥苹果手机’
- proofreadv1 – 效果一般，主要用于搜索引擎中的搜索关键词的别字纠错 5 years ago
词频字典+bi-gram
https://github.com/apanly/proofreadv1
模型比较老旧，不考虑
- https://github.com/taozhijiang/chinese_correct_wsd 3 years ago
京东客服机器人语料做的中文纠错–更接近我们的应用场景，主要解决同音自动纠错问
题，比如：
对京东新人度大打折扣 – > 对京东信任度大打折扣
我想买哥苹果手机 纠正句:我想买个苹果手机
但代码多年未更新，目前跑不起来。
- https://github.com/beyondacm/Autochecker4Chinese 9 months ago
original sentence:感帽，随然，传然，呕土
corrected sentence:感冒，虽然，传染，呕吐
original sentence:对京东新人度大打折扣，我想买哥苹果手机
corrected sentence:对京东新人度大打折扣，我国买卖苹果手机
单词、短句效果：5/13 效果差
速度：2.860311 all ， 0.220023 avg； with print
可扩展性：词典可扩展，不使用自己的语料进行训练。扩展性一般。
测试样本效果：‘感帽了’,‘你儿字今年几岁了’, ‘少先队员因该为老人让坐’,‘随然今天很热’,‘传然给我’,‘呕土不止’,‘哈蜜瓜’,‘广州黄浦’,‘在 上 上面 上面 那 什么 啊’,‘呃 。 呃 ,啊,那用户名称是叫什么呢？’, ‘我生病了,咳数了好几天’, ‘对京东新人度大打折扣’,‘我想买哥苹果手机’
- https://github.com/SeanLee97/xmnlp 3-4 months ago
nlp工具包，包含分词、情感分析，没有专注于错别字纠正，效果较差
单词、短句效果：3/13 效果差
速度：2.860311 all ， 0.220023 avg； without print: 0:00:00.000017 all
可扩展性：既没发现词典、也没发现模型。扩展性较差。
测试样本效果：‘感帽了’,‘你儿字今年几岁了’, ‘少先队员因该为老人让坐’,‘随然今天很热’,‘传然给我’,‘呕土不止’,‘哈蜜瓜’,‘广州黄浦’,‘在 上 上面 上面 那 什么 啊’,‘呃 。 呃 ,啊,那用户名称是叫什么呢？’, ‘我生病了,咳数了好几天’, ‘对京东新人度大打折扣’,‘我想买哥苹果手机’
总结：
- 效果：现有错别字纠正package大部分是通用领域的错别字检查，缺乏统一的评判标准，效果参差不齐。长句效果差，短句、单词效果好一些，未来应用到产品中，也要根据标点符号截成短句，再进行错别字检查。
- 口语化、重复性的问题，所有package不能解决此类问题。
- 误判率的问题！！！错别字纠正功能有可能把正确的句子改成错误的。。这就要求，正确率x要远大于误判率y。假设有m个问题，其中2%是有错别字的，m*2%x>m(1-2%)*y，根据个人的经验，误判率y是可以控制在1%以下的，如果有比较好的词表，可以控制在0.5%以下。根据上述不等式，误判率控制在0.5%以下，正确率达到24.5%就能满足上述不等式。
- 项目中，若测试数据不含重复错别字样本（错别字：帐单，其中的帐这个错别字只出现过一次），错别字纠正的正确率达到了50%，误判率0.49%左右。若包含重复样本，正确率达到了70%以上。
后面这三点比较关键：
- 项目中使用了基于n-gram语言模型，使用kenLM训练得到的，DNN LM和n-gram LM各有优缺点，这里卖个关子，感兴趣的可以思考一下二者区别。另外，基于字的语言模型，误判率会较高；基于词的语言模型，误判率会低一些（符合我个人的判断，在我的实验里情况也确实如此）。
- 训练语言模型的语料中并不clean，包含了很多错别字，这会提高误判率。使用更干净的语料有助于降低误判率，提高正确率。
- 专业相关词表很关键，没有高质量的词表，很多字也会被误认为是错别字，所以也会提高误判率。
测试样本：
‘感帽了’,‘你儿字今年几岁了’, ‘少先队员因该为老人让坐’,‘随然今天很热’,‘传然给我’,‘呕土不止’,‘哈蜜瓜’,‘广州黄浦’,‘在 上 上面 上面 那 什么 啊’,‘呃 。 呃 ,啊,那用户名称是叫什么呢？’, ‘我生病了,咳数了好几天’, ‘对京东新人度大打折扣’,‘我想买哥苹果手机’
效果评价简介：
a. 单词、短句效果：一共13个测试样本，9/13表示13个样本中，纠正了9个错误。（长句效果差，没有考虑）
b. 速度：考虑了13个样本的总时间（用all表示，单位统一为秒），以及平均每个样本的纠错时间（用avg表示）
其中, with print 表示该纠错方法的用时包含了“输出到terminal的时间”，without print表示该纠错方法的用时没有包含“输出到terminal的时间”。这么划分的原因是 输出到terminal比较耗时，部分package可以选择输出or不输出。
c. 可扩展性：主要（1）考虑该纠错方法是否包含 自定义的错别字词典，方便个性化定制；（2）考虑该纠错方法，是否提供模型代码方便，在小娜的文本上进行训练语言模型。