基于mlm方式的带有纠错功能的拼音转汉字bert预训练模型，基于pytorch框架实现

python>3.6

torch==1.4.0

tranformers==3.1.0

scikit-leran==0.23.2

将可能包含有错误的拼音解码成正确的汉字序列，可用于ASR（语音识别）的拼音输出进行纠错。原本代码是有给出模型预训练数据，这个是根据我的样本训练好的（因为数据太大放不上github，有需要请联系我或在issue中留言），应用到不同任务时效果可能会不适用，需要根据自己的训练样本重新训练模型。

运行run.py，将其中的训练数据路径和测试数据路径改为你们的文件路径，文件格式类似data/trainpath和data/evalpath文件格式保持一致。

运行test.py，将拼音序列输入，输出为每个位置的前5个最可能token以及对应的概率。

自动根据样本基于模糊音算法（具体算法可在utils中手动修改）生成错误拼音进行训练，而不用手动标注，极大节省人力物力。

原理如上图所示

1. 构造训练样本。首先根据输入的正确拼音序列，任务将其变成错误的拼音，即模糊音替代算法，使得模型具备拼音纠错能力。
2. 计算拼音loss。在bert的前6层的输出后添加全连接层，仅针对被替换的拼音进行计算loss，希望模型在前6层能学会纠错。
3. 计算汉字loss。在bert的后6层的输出后，针对所有汉字进行计算loss，希望模型能学会拼音和汉字间的对应关系。

模糊音算法采用两种结合的方式：相似声母和韵母，拼音编辑距离为1，进行生成。每部分生成的比例可手动设置，默认为MASK: 相似: 编辑=5：3：2。其中相似声母和韵母算法需根据具体场景进行调整。