中文拼写纠错医疗领域数据集 MCSCSet: A Specialist-annotated Dataset for Medical-domain Chinese Spelling Correction

论文信息

论文地址：

1. https://arxiv.org/pdf/2210.11720.pdf （本笔记参考的版本）
2. https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3511808.3557636

论文代码 : https://github.com/yzhihao/MCSCSet

阅读前提：需要对CSC任务有一定的了解

论文内容：提出了医疗领域的CSC数据集 MCSCSet（Medical Chinese Spelling Correction Dataset ）

摘要（Abstract）

该论文提出了一个医疗领域的CSC数据集。

数据集大小：200K 个样本（医学专家人工标记）

数据集来源：腾讯医典（https://baike.qq.com/）的查询日志

作者还提供了一个benchmark模型作为baseline用户后续比较

1. 介绍（Introduction）

现有的CSC模型都是通用的(Open-Domain)，并不适用于特定领域（Specific Domain）。例如对于某一个Open-Domain训练出的模型在本文提出的医疗数据集MCSCSet下的表现如：

该模型在SIGHAN-15(Open-Domain数据集)下表现很好，但在MCSCSet(Specific Domain)表现就很差。

医疗术语通常有5种错误，如下图：

其中前两种属于CSC的范畴

本论文的主要贡献如下：

1. MCSCSet：首次提出了一个医疗领域的CSC数据集
2. 提供了一个医疗领域的混淆集
3. 提供了benchmark模型

2. 相关工作

略

3. 医疗领域CSC任务定义（Medical-domain CSC Task）

医疗领域的CSC任务在定义上和CSC任务完全一致。即：

给定输入文本序列 $X=\{x_0,x_1,x_2,\cdots ,x_n\}$，$x_i$ 表示一个字符。经过修正函数 $F(X)$ 修正后，输出修正结果序列 $Y=\{y_0,y_1,y_2,\cdots ,y_n\}$，其中输入文本长度和输出文本长度一致，即只修改错字，不处理少字和多字的情况。

在数据分布上，医疗领域CSC和传统CSC的不同点如下：

1. 医疗本文包含大量的医疗术语(medical terms)，这些术语不常见且很复杂。
2. 错字通常发生在医疗实体（medical entities）上。例如：布洛分
3. 要修改错字需要有医疗相关知识

4. 医疗领域CSC数据集（The Medical-Domain CSC Dataset）

4.1 数据样本筛选（Medical Query Selection）

200K条样本的收集过程如下：

1. 首先从“腾讯医典”的查询日志中收集到了900K+条数据
2. 去除包含个人信息的样本，例如姓名，ID等。
3. 去除过长(超过50个字)和过短(少于3个字)的样本
4. 去除不包含医疗实体的字
5. 最后剩余200+样本

4.2 数据标注过程（Annotation Process）

数据标注过程如下：

1. 将医疗实体用“{}”括起来，并标记其错误类型。
2. 将医疗实体的错字修正。注意：不考虑非医疗实体的常见字
3. 若句子中的医疗实体不包含错字，那就人工造个错字。

最终的样本样例如下：

{拔知齿}要做手术吗	{拔智齿}要做手术吗	字音/字形
{膝盖前交叉忍带断裂}术后{康复训练}	{膝盖前交叉韧带断裂}术后{康复训练}	字音
{手臂内侧}{经络堵赛}症状	{手臂内侧}{经络堵塞}症状	字形

注意，如果第二点我没有理解错的话。这个数据集的部分错误可能是人造的。

4.3 数据格式和统计情况（Data Format and Statistics）

样本样本里如下表所示：

与现有CSC数据集相比，有几个优点：

1. 它在识别错误时是按照词的维度的。传统的CSC数据集只会告诉你“尺”错了，但不会告诉你“智尺”是一个词
2. 该数据集告诉你这个错误是“字形/字音”的错误。

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数据集的统计情况如下：

训练集:验证集:测试集=8:1:1

句子长度分布情况如下图：

大部分的句子长度都在10个字左右

医疗实体的词频情况如图所示：

大部分的医疗实体词只出现了一次

错误类型的分布情况如下：

大部分错误都是字音相似，还有一部分是字形相似。仅有少数样本是重复、缺字或语序混乱。

作者提供的数据集也包含“重复、缺字或语序混乱”这三种样本，因此其也是可以用于语法纠错的

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作者还提供了一个适合医疗领域的混淆集，样例如图所示：

5. 实验（Experiments）

5.1 实验设置（Experiment Setup）

略

5.2 基准模型（Benchmark Models）

• BERT-Corector：https://aclanthology.org/2021.acl-short.56/
• Soft-Masked BERT：https://arxiv.org/abs/2005.07421
• MedBERT-Corrector：作者自己构建的模型

5.3 基准实验（Benchmark Experiments）

作者的实验情况如下：

不过作者没说这个指标是Character-level还是Correction-level的

个人总结

1. 作者提供了一个人工标注的医疗领域的CSC数据集。包含200K个样本，按8:1:1的比例分为了训练集、验证集和测试集。