[自然语言处理] 基于pycorrector实现文本纠错

文本纠错（Text Error Correction）技术旨在自动修正输入文本中的拼写、语法、标点符号等错误，以提高文本的准确性、通顺性和规范性。该技术可以通过自然语言处理技术实现，基于上下文和语言规则对文本进行分析和推断，发现其中的错误，并给出正确的替换或修改建议。

pycorrector是一个开源中文文本纠错工具，它支持对中文文本进行音似、形似和语法错误的纠正。此工具是使用Python3进行开发的，并整合了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型来实现文本纠错功能。pycorrector官方仓库地址为：pycorrector。pycorrector安装命令如下：

pip install -U pycorrector

本文旨在介绍如何调用pycorrector提供的函数接口来进行文本纠错。事实上，pycorrector官方仓库已经提供了详尽的使用教程，可进一步深入了解pycorrector的使用方法。此外，文章PyCorrector文本纠错工具实践和代码详解也系统性地介绍了pycorrector的使用。

本节一些内容和图片来自：pycorrector源码解读。

应用背景

中文文本纠错任务的应用背景和常见错误类型如下图所示，pycorrector专注于解决"音似、形字、语法、专名错误"等类型的错误。

数据集

在文本纠错任务中，数据集的质量和数量往往比模型本身更为重要。这也是许多实际场景任务所面临的共同问题。因为模型之间的差别并不大，文本纠错模型的精度更多取决于训练数据规模。

技术思路

一般文本纠错任务有两种技术实现方式：基于规则的文本纠错和基于机器学习/深度学习的文本纠错。由于大语言模型效果很好，所以现有文本纠错方法了解即可。

基于规则的中文文本纠错技术思路如下：

基于机器学习/深度学习的文本纠错技术思路如下：

工业解决方案

尽管以GPT为代表的大语言模型在文本纠错方面展现出潜力，但其计算资源要求较高，需要训练数据和强大的计算能力。目前，工业界已有的文本纠错技术仍然具备优势和广泛应用场景。

pycorrector中基于规则的中文文本纠错接口默认使用Kenlm模型。具体来说，pycorrector基于Kenlm统计语言模型工具训练了中文NGram语言模型，结合规则方法、混淆集可以快速纠正中文拼写错误，但效果一般。

文本纠错

用于文本纠错的correct函数会从路径~/.pycorrector/datasets/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm加载kenlm语言模型文件，如果检测没有该文件， 则模型会自动联网下载。当然也可以手动下载klm模型文件(2.8G)并放置于该位置。

错误检测

pycorrector提供detect函数来检测并返回输入文本中可能存在的语言错误和错误类型。

成语、专名纠错

pycorrector提供了专门用于对成语和专名进行纠错的函数，如下所示：

自定义混淆集

pycorrector通过加载自定义混淆集，支持用户纠正已知的错误，实际就是字符串替换。

自定义语言模型

pycorrector提供了用于加载自定义语言模型的代码，如下所示：

英文拼写纠错

pycorrector也提供英文拼写纠错，效果很一般。

pycorrect也支持自定义的词频字典设置，以防止误纠错。如下所示，shylock被纠错为shock，可以设置shylock出现频率比shock高来避免纠错。

中文简繁互换

pycorrector支持中文简体和繁体的互换，如下所示：

pycorrector提供多个基于深度学习的中文文本纠错模型，一般而言，使用深度学习进行中文文本纠错可以获得比基于规则纠错更好的效果。pycorrector在SIGHAN2015数据集数据集下对各种深度学习模型进行了评测，SIGHAN2015数据集是一个经典公开的用于中文文本纠错任务的数据集，并得出以下结论：

在pycorrector中调用MacBert-CSC模型进行文本纠错的代码如下，该代码将自动加载macbert4csc-base-chinese提供的纠错模型。

此外，pycorrector也推荐使用PaddleNLP进行文本纠错。PaddleNLP提供了覆盖包括文本纠错在内的多个产业级NLP预置模型。关于PaddleNLP的安装和使用见其官方仓库：PaddleNLP。

实际上，无论是基于规则的中文文本纠错算法还是其他基于深度学习模型的文本纠错算法，它们的效果都不如深度学习大模型（例如ChatGPT）。即使是PaddleNLP提供的纠错模型，在中文自然语言处理任务中也有相当高的精度，但面对一些简单的纠错案例时，效果也可能不佳。如下所示，“穿流不息”被错误地纠正为“传流不息”。因此，在实际应用时，应该根据具体场景定制相应的模型。如果是工业应用，在算力要求不高的情况下，应该尽可能选择开源大语言模型。