本文首先介紹一下：

1）錯別字的類型有哪些

2）錯別字糾正的關鍵技術和關鍵點

3）簡要介紹我們項目中採用的文本糾錯框架

4）介紹錯別字項目的個人體會

5）幾個現成的工具包 ，百度nlp平台最近也推出了文本糾錯模塊，處於內測中，所以沒有進行比較。如果有小夥伴能告知比較好的中文文本糾錯package，歡迎留言討論！感謝！

簡單總結了一下中文別字錯誤類型：

1. 別字： 感帽，隨然，傳然，嘔土

2. 人名，地名錯誤：哈蜜（正：哈密）

3. 拼音錯誤：咳數（ke shu）—> ke sou,

4. 知識性錯誤：廣州黃浦（埔）

5. 用戶發音、方言糾錯：我系東北滴黑社會，俚蛾幾現在在我手上。（我是東北的黑社會，你兒子現在在我手上。）

6. 重複性錯誤：在 上 上面 上面 那 什麼 啊

7. 口語化問題：呃 。 呃 ，啊，那用戶名稱是叫什麼呢？（正：那用戶名稱是叫什麼呢？）

錯別字糾正的主要技術：

  • 錯別字詞典，編輯距離，語言模型（ngram LM，DNN LM，基於字的模型？基於詞的模型？）
  • 三個關鍵點：分詞質量、領域相關詞表質量、語言模型的種類和質量

在最近的項目中，我們採用了pycorrector的糾錯邏輯，如下圖所示：

寫在前面：

一點總結：

1. 效果：現有錯別字糾正package大部分是通用領域的錯別字檢查，缺乏統一的評判標準，效果參差不齊。長句效果差，短句、單詞效果好一些，未來應用到產品中，也要根據標點符號截成短句，再進行錯別字檢查。

2. 口語化、重複性的問題，所有package不能解決此類問題。

3. 誤判率的問題！！！錯別字糾正功能有可能把正確的句子改成錯誤的。。這就要求，正確率x要遠大於誤判率y。假設有m個問題，其中2%是有錯別字的，m*2%*x>m*(1-2%)*y，根據個人的經驗，誤判率y是可以控制在1%以下的，如果有比較好的詞表，可以控制在0.5%以下。根據上述不等式，誤判率控制在0.5%以下，正確率達到24.5%就能滿足上述不等式。

4. 項目中，若測試數據不含重複錯別字樣本（錯別字：帳單，其中的帳這個錯別字只出現過一次），錯別字糾正的正確率達到了50%，誤判率0.49%左右。若包含重複樣本，正確率達到了70%以上。

後面這三點比較關鍵：

5. 項目中使用了基於n-gram語言模型，使用kenLM訓練得到的，DNN LM和n-gram LM各有優缺點，這裡賣個關子，感興趣的可以思考一下二者區別。另外，基於字的語言模型，誤判率會較高；基於詞的語言模型，誤判率會低一些（符合我個人的判斷，在我的實驗里情況也確實如此）。

6. 訓練語言模型的語料中並不clean，包含了很多錯別字，這會提高誤判率。使用更乾淨的語料有助於降低誤判率，提高正確率。

7. 專業相關詞表很關鍵，沒有高質量的詞表，很多字也會被誤認為是錯別字，所以也會提高誤判率。

測試樣本：

感帽了,你兒字今年幾歲了, 少先隊員因該為老人讓坐,隨然今天很熱,傳然給我,嘔土不止,哈蜜瓜,廣州黃浦,在 上 上面 上面 那 什麼 啊,呃 。 呃 ,啊,那用戶名稱是叫什麼呢？, 我生病了,咳數了好幾天, 對京東新人度大打折扣,我想買哥蘋果手機

效果評價簡介：

a. 單詞、短句效果：一共13個測試樣本，9/13表示13個樣本中，糾正了9個錯誤。（長句效果差，沒有考慮）

b. 速度：考慮了13個樣本的總時間（用all表示，單位統一為秒），以及平均每個樣本的糾錯時間（用avg表示）

其中, with print 表示該糾錯方法的用時包含了「輸出到terminal的時間」，without print表示該糾錯方法的用時沒有包含「輸出到terminal的時間」。這麼劃分的原因是 輸出到terminal比較耗時，部分package可以選擇輸出or不輸出。

c. 可擴展性：主要（1）考慮該糾錯方法是否包含 自定義的錯別字詞典，方便個性化定製；（2）考慮該糾錯方法，是否提供模型代碼方便，在小娜的文本上進行訓練語言模型。

幾個現成的工具包：

1. github.com/shibing624/p pycorrector

簡介：考慮了音似、形似錯字（或變體字）糾正，可用於中文拼音、筆畫輸入法的錯誤糾正，能夠給出給出出錯位置。

語言模型：

  • Kenlm（統計語言模型工具）
  • RNNLM（TensorFlow、PaddlePaddle均有實現棧式雙向LSTM的語言模型）

代碼：

import pycorrector

corrected_sent, detail = pycorrector.correct(少先隊員因該為老人讓坐)

print(corrected_sent, detail)

單詞、短句效果：9/13 效果尚可

速度：0.366050 all， 0.028157692 avg ；

可擴展性：詞典可擴展，可使用自己的語料進行訓練，該repo使用的是人民日報數據。擴展性強。

測試樣本效果：感帽了,你兒字今年幾歲了, 少先隊員因該為老人讓坐,隨然今天很熱,傳然給我,嘔土不止,哈蜜瓜,廣州黃浦,在 上 上面 上面 那 什麼 啊,呃 。 呃 ,啊,那用戶名稱是叫什麼呢？, 我生病了,咳數了好幾天, 對京東新人度大打折扣,我想買哥蘋果手機

2. https://github.com/ccheng16/correction 10 months ago

簡介：

  • 使用語言模型計算句子或序列的合理性
  • bigram, trigram, 4-gram 結合，並對每個字的分數求平均以平滑每個字的得分
  • 根據Median Absolute Deviation算出outlier分數，並結合jieba分詞結果確定需要修改的範圍
  • 根據形近字、音近字構成的混淆集合列出候選字，並對需要修改的範圍逐字改正
  • 句子中的錯誤會使分詞結果更加細碎，結合替換字之後的分詞結果確定需要改正的字
  • 探測句末語氣詞，如有錯誤直接改正

特點：

訓練的語言模型很多，根據介紹看，整體比較完善，看起來高大上。不過code跑不起來，作者沒回應—--後面再改一下作者代碼，看看能否跑起來。

3. github.com/PengheLiu/Cn 2 years ago

簡介：

針對醫學數據訓練出來的，基於編輯距離，可自行訓練--效果一般，統計詞頻和共現信息，不太完善，返回大量candidates

特點：

  • 人們通常越往後字打錯的可能越大，因而可以考慮每個字在單詞中的位置給予一定權重，這中方法有助於改進上面的第一種「傳然」－ "雖然"的情況；
  • 考慮拼音的重要性，對漢語來講，通常人們打錯時拼音是拼對的，只是選擇時候選擇錯了，因而對候選詞也可以優先選擇同拼音的字。

單詞、短句效果：1/13 效果差,因為訓練語料是醫學文章

速度：None

可擴展性：詞典+模型。擴展性還可以。

測試樣本效果：感帽了,你兒字今年幾歲了, 少先隊員因該為老人讓坐,隨然今天很熱,傳然給我,嘔土不止,哈蜜瓜,廣州黃浦,在 上 上面 上面 那 什麼 啊,呃 。 呃 ,啊,那用戶名稱是叫什麼呢？, 我生病了,咳數了好幾天, 對京東新人度大打折扣,我想買哥蘋果手機

4. proofreadv1 -- 效果一般，主要用於搜索引擎中的搜索關鍵詞的別字糾錯 5 years ago

詞頻字典+bi-gram

github.com/apanly/proof

模型比較老舊，不考慮

5. github.com/taozhijiang/ 3 years ago

京東客服機器人語料做的中文糾錯--更接近我們的應用場景，主要解決同音自動糾錯問

題，比如：

對京東新人度大打折扣 -- > 對京東信任度大打折扣

我想買哥蘋果手機 糾正句:我想買個蘋果手機

但代碼多年未更新，目前跑不起來。

6. github.com/beyondacm/Au 9 months ago

original sentence:感帽，隨然，傳然，嘔土

corrected sentence:感冒，雖然，傳染，嘔吐

original sentence:對京東新人度大打折扣，我想買哥蘋果手機

corrected sentence:對京東新人度大打折扣，我國買賣蘋果手機

單詞、短句效果：5/13 效果差

速度：2.860311 all ， 0.220023 avg； with print

可擴展性：詞典可擴展，不使用自己的語料進行訓練。擴展性一般。

測試樣本效果：感帽了,你兒字今年幾歲了, 少先隊員因該為老人讓坐,隨然今天很熱,傳然給我,嘔土不止,哈蜜瓜,廣州黃浦,在 上 上面 上面 那 什麼 啊,呃 。 呃 ,啊,那用戶名稱是叫什麼呢？, 我生病了,咳數了好幾天, 對京東新人度大打折扣,我想買哥蘋果手機

7. github.com/SeanLee97/xm 3-4 months ago

nlp工具包，包含分詞、情感分析，沒有專註於錯別字糾正，效果較差

單詞、短句效果：3/13 效果差

速度：2.860311 all ， 0.220023 avg； without print: 0:00:00.000017 all

可擴展性：既沒發現詞典、也沒發現模型。擴展性較差。

測試樣本效果：感帽了,你兒字今年幾歲了, 少先隊員因該為老人讓坐,隨然今天很熱,傳然給我,嘔土不止,哈蜜瓜,廣州黃浦,在 上 上面 上面 那 什麼 啊,呃 。 呃 ,啊,那用戶名稱是叫什麼呢？, 我生病了,咳數了好幾天, 對京東新人度大打折扣,我想買哥蘋果手機

項目做的比較急，調研的package不多，如果有更好的方案，求告知，謝謝啦！


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