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pycorrector: 中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正，python3.8开发。
pycorrector实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错，并在SigHAN数据集评估各模型的效果。
Guide
中文文本纠错任务，常见错误类型：
当然，针对不同业务场景，这些问题并不一定全部存在，比如拼音输入法、语音识别校对关注音似错误；五笔输入法、OCR校对关注形似错误， 搜索引擎query纠错关注所有错误类型。
本项目重点解决其中的"音似、形字、语法、专名错误"等类型。
[2023/11/07] v1.0.0版本：新增了ChatGLM3/LLaMA2等GPT模型用于中文文本纠错，发布了基于ChatGLM3-6B的shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lora拼写和语法纠错模型；重写了DeepContext、ConvSeq2Seq、T5等模型的实现。详见Release-v1.0.0
- Kenlm模型：本项目基于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、混淆集可以纠正中文拼写错误，方法速度快，扩展性强，效果一般
- DeepContext模型：本项目基于PyTorch实现了用于文本纠错的DeepContext模型，该模型结构参考Stanford University的NLC模型，2014英文纠错比赛得第一名，效果一般
- Seq2Seq模型：本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的ConvSeq2Seq模型，该模型在NLPCC-2018的中文语法纠错比赛中，使用单模型并取得第三名，可以并行训练，模型收敛快，效果一般
- T5模型：本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的T5模型，使用Langboat/mengzi-t5-base的预训练模型finetune中文纠错数据集，模型改造的潜力较大，效果好
- ERNIE_CSC模型：本项目基于PaddlePaddle实现了用于中文文本纠错的ERNIE_CSC模型，模型在ERNIE-1.0上finetune，模型结构适配了中文拼写纠错任务，效果好
- MacBERT模型【推荐】：本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的MacBERT4CSC模型，模型加入了错误检测和纠正网络，适配中文拼写纠错任务，效果好
- GPT模型：本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的ChatGLM/LLaMA模型，模型在中文CSC和语法纠错数据集上finetune，适配中文文本纠错任务，效果好
- 延展阅读：中文文本纠错实践和原理解读
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Official demo: https://www.mulanai.com/product/corrector/
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Colab online demo:
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HuggingFace demo: https://huggingface.co/spaces/shibing624/pycorrector
run example: examples/macbert/gradio_demo.py to see the demo:
python examples/macbert/gradio_demo.py提供评估脚本examples/evaluate_models/evaluate_models.py：
- 使用sighan15评估集：SIGHAN2015的测试集pycorrector/data/sighan2015_test.tsv ，已经转为简体中文
- 评估标准：纠错准召率，采用严格句子粒度（Sentence Level）计算方式，把模型纠正之后的与正确句子完成相同的视为正确，否则为错
评估数据集：SIGHAN2015测试集
GPU：Tesla V100，显存 32 GB
| Model Name | Model Link | Base Model | GPU | Precision | Recall | F1 | QPS |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Kenlm-CSC | shibing624/chinese-kenlm-klm | kenlm | CPU | 0.6860 | 0.1529 | 0.2500 | 9 |
| BART-CSC | shibing624/bart4csc-base-chinese | fnlp/bart-base-chinese | GPU | 0.6984 | 0.6354 | 0.6654 | 58 |
| Mengzi-T5-CSC | shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction | mengzi-t5-base | GPU | 0.8321 | 0.6390 | 0.7229 | 214 |
| MacBERT-CSC | shibing624/macbert4csc-base-chinese | hfl/chinese-macbert-base | GPU | 0.8254 | 0.7311 | 0.7754 | 224 |
| ChatGLM3-6B-CSC | shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lora | THUDM/chatglm3-6b | GPU | 0.5574 | 0.4917 | 0.5225 | 4 |
- 中文拼写纠错模型效果最好的是MacBert-CSC，模型名称是shibing624/macbert4csc-base-chinese，huggingface model：https://huggingface.co/shibing624/macbert4csc-base-chinese
- 中文语法纠错模型效果最好的是Mengzi-T5-CSC，模型名称是shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction，huggingface model：https://huggingface.co/shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction
pip install -U pycorrectoror
pip install -r requirements.txt
git clone https://github.com/shibing624/pycorrector.git
cd pycorrector
pip install --no-deps .通过以上两种方法的任何一种完成安装都可以。如果不想安装依赖包，可以拉docker环境。
- docker使用
docker run -it -v ~/.pycorrector:/root/.pycorrector shibing624/pycorrector:0.0.2本项目的初衷之一是比对、调研各种中文文本纠错方法，抛砖引玉。
项目实现了kenlm、macbert、seq2seq、 ernie_csc、T5、deepcontext、LLaMA等模型应用于文本纠错任务，各模型均可基于已经训练好的纠错模型快速预测，也可使用自有数据训练、预测。
example: examples/kenlm/demo.py
from pycorrector import Corrector
m = Corrector()
print(m.correct_batch(['少先队员因该为老人让坐', '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。']))output:
[{'source': '少先队员因该为老人让坐', 'target': '少先队员应该为老人让座', 'errors': [('因该', '应该', 4), ('坐', '座', 10)]}
{'source': '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。', 'target': '你找到你最喜欢的工作，我也很高兴。', 'errors': [('心', '兴', 15)]}]Corrector()类是kenlm统计模型的纠错方法实现，默认会从路径~/.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， 则程序会自动联网下载。当然也可以手动下载模型文件(2.8G)并放置于该位置- 返回值:
correct方法返回dict，{'source': '原句子', 'target': '纠正后的句子', 'errors': [('错误词', '正确词', '错误位置'), ...]}，correct_batch方法返回包含多个dict的list
example: examples/kenlm/detect_demo.py
from pycorrector import Corrector
m = Corrector()
idx_errors = m.detect('少先队员因该为老人让坐')
print(idx_errors)output:
[['因该', 4, 6, 'word'], ['坐', 10, 11, 'char']]
- 返回值：
list,[error_word, begin_pos, end_pos, error_type]，pos索引位置以0开始。
example: examples/kenlm/use_custom_proper.py
from pycorrector import Corrector
m = Corrector(proper_name_path='./my_custom_proper.txt')
x = ['报应接中迩来', '这块名表带带相传',]
for i in x:
print(i, ' -> ', m.correct(i))output:
报应接中迩来 -> {'source': '报应接踵而来', 'target': '报应接踵而来', 'errors': [('接中迩来', '接踵而来', 2)]}
这块名表带带相传 -> {'source': '这块名表代代相传', 'target': '这块名表代代相传', 'errors': [('带带相传', '代代相传', 4)]}
通过加载自定义混淆集，支持用户纠正已知的错误，包括两方面功能：1）【提升准确率】误杀加白；2）【提升召回率】补充召回。
example: examples/kenlm/use_custom_confusion.py
from pycorrector import Corrector
error_sentences = [
'买iphonex，要多少钱',
'共同实际控制人萧华、霍荣铨、张旗康',
]
m = Corrector()
print(m.correct_batch(error_sentences))
print('*' * 42)
m = Corrector(custom_confusion_path_or_dict='./my_custom_confusion.txt')
print(m.correct_batch(error_sentences))output:
('买iphonex，要多少钱', []) # "iphonex"漏召，应该是"iphoneX"
('共同实际控制人萧华、霍荣铨、张启康', [('张旗康', '张启康', 14)]) # "张启康"误杀，应该不用纠
*****************************************************
('买iphonex，要多少钱', [('iphonex', 'iphoneX', 1)])
('共同实际控制人萧华、霍荣铨、张旗康', [])
- 其中
./my_custom_confusion.txt的内容格式如下，以空格间隔：
iPhone差 iPhoneX
张旗康 张旗康
自定义混淆集ConfusionCorrector类，除了上面演示的和Corrector类一起使用，还可以和MacBertCorrector一起使用，也可以独立使用。示例代码 examples/macbert/model_correction_pipeline_demo.py
默认提供下载并使用的kenlm语言模型zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm文件是2.8G，内存小的电脑使用pycorrector程序可能会吃力些。
支持用户加载自己训练的kenlm语言模型，或使用2014版人民日报数据训练的模型，模型小（140M），准确率稍低，模型下载地址：shibing624/chinese-kenlm-klm | people2014corpus_chars.klm(密码o5e9)。
example：examples/kenlm/load_custom_language_model.py
from pycorrector import Corrector
model = Corrector(language_model_path='people2014corpus_chars.klm')
print(model.correct('少先队员因该为老人让坐'))支持英文单词级别的拼写错误纠正。
example：examples/kenlm/en_correct_demo.py
from pycorrector import EnSpellCorrector
m = EnSpellCorrector()
sent = "what happending? how to speling it, can you gorrect it?"
print(m.correct(sent))output:
{'source': 'what happending? how to speling it, can you gorrect it?', 'target': 'what happening? how to spelling it, can you correct it?', 'errors': [('happending', 'happening', 5), ('speling', 'spelling', 24), ('gorrect', 'correct', 44)]}
支持中文繁体到简体的转换，和简体到繁体的转换。
example：examples/kenlm/traditional_simplified_chinese_demo.py
import pycorrector
traditional_sentence = '憂郁的臺灣烏龜'
simplified_sentence = pycorrector.traditional2simplified(traditional_sentence)
print(traditional_sentence, '=>', simplified_sentence)
simplified_sentence = '忧郁的**乌龟'
traditional_sentence = pycorrector.simplified2traditional(simplified_sentence)
print(simplified_sentence, '=>', traditional_sentence)output:
憂郁的臺灣烏龜 => 忧郁的**乌龟
忧郁的**乌龟 => 憂郁的臺灣烏龜
支持kenlm方法的批量文本纠错
python -m pycorrector -h
usage: __main__.py [-h] -o OUTPUT [-n] [-d] input
@description:
positional arguments:
input the input file path, file encode need utf-8.
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-o OUTPUT, --output OUTPUT
the output file path.
-n, --no_char disable char detect mode.
-d, --detail print detail info
case：
python -m pycorrector input.txt -o out.txt -n -d
- 输入文件：
input.txt；输出文件：out.txt；关闭字粒度纠错；打印详细纠错信息；纠错结果以\t间隔
基于MacBERT改变网络结构的中文拼写纠错模型，模型已经开源在HuggingFace Models：https://huggingface.co/shibing624/macbert4csc-base-chinese
模型网络结构：
- 本项目是 MacBERT 改变网络结构的中文文本纠错模型，可支持 BERT 类模型为 backbone
- 在原生 BERT 模型上进行了魔改，追加了一个全连接层作为错误检测即 detection ， MacBERT4CSC 训练时用 detection 层和 correction 层的 loss 加权得到最终的 loss，预测时用 BERT MLM 的 correction 权重即可
详细教程参考examples/macbert/README.md
example：examples/macbert/demo.py
from pycorrector import MacBertCorrector
m = MacBertCorrector("shibing624/macbert4csc-base-chinese")
print(m.correct_batch(['今天新情很好', '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。']))output：
{'source': '今天新情很好', 'target': '今天心情很好', 'errors': [('新', '心', 2)]}
{'source': '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。', 'target': '你找到你最喜欢的工作，我也很高兴。', 'errors': [('心', '兴', 15)]}基于T5的中文拼写纠错模型，模型训练详细教程参考examples/t5/README.md
example：examples/t5/demo.py
from pycorrector import T5Corrector
m = T5Corrector()
print(m.correct_batch(['今天新情很好', '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。']))output:
[{'source': '今天新情很好', 'target': '今天心情很好', 'errors': [('新', '心', 2)]},
{'source': '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。', 'target': '你找到你最喜欢的工作，我也很高兴。', 'errors': [('心', '兴', 15)]}]
基于ChatGLM3、LLaMA、Baichuan、QWen等模型微调训练纠错模型，训练方法见examples/gpt/README.md
在ChatGLM3-6B上SFT微调的纠错模型，已经release到HuggingFace Models: https://huggingface.co/shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lora
example: examples/gpt/demo.py
from pycorrector import GptCorrector
m = GptCorrector()
print(m.correct_batch(['今天新情很好', '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。']))output:
[{'source': '今天新情很好', 'target': '今天心情很好', 'errors': [('新', '心', 2)]},
{'source': '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。', 'target': '你找到你最喜欢的工作，我也很高兴。', 'errors': [('心', '兴', 15)]}]基于ERNIE的中文拼写纠错模型，模型已经开源在PaddleNLP。 模型网络结构：
详细教程参考examples/ernie_csc/README.md
example：examples/ernie_csc/demo.py
from pycorrector import ErnieCscCorrector
if __name__ == '__main__':
error_sentences = [
'真麻烦你了。希望你们好好的跳无',
'少先队员因该为老人让坐',
]
m = ErnieCscCorrector()
batch_res = m.correct_batch(error_sentences)
for i in batch_res:
print(i)
print()output:
{'source': '真麻烦你了。希望你们好好的跳无', 'target': '真麻烦你了。希望你们好好的跳舞', 'errors': [{'position': 14, 'correction': {'无': '舞'}}]}
{'source': '少先队员因该为老人让坐', 'target': '少先队员应该为老人让座', 'errors': [{'position': 4, 'correction': {'因': '应'}}, {'position': 10, 'correction': {'坐': '座'}}]}
基于SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集训练的Bart4CSC模型，已经release到HuggingFace Models: https://huggingface.co/shibing624/bart4csc-base-chinese
from transformers import BertTokenizerFast
from textgen import BartSeq2SeqModel
tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('shibing624/bart4csc-base-chinese')
model = BartSeq2SeqModel(
encoder_type='bart',
encoder_decoder_type='bart',
encoder_decoder_name='shibing624/bart4csc-base-chinese',
tokenizer=tokenizer,
args={"max_length": 128, "eval_batch_size": 128})
sentences = ["少先队员因该为老人让坐"]
print(model.predict(sentences))output:
['少先队员应该为老人让座']如果需要训练Bart模型，请参考 https://github.com/shibing624/textgen/blob/main/examples/seq2seq/training_bartseq2seq_zh_demo.py
| 数据集 | 语料 | 下载链接 | 压缩包大小 |
|---|---|---|---|
SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集 |
SIGHAN+Wang271K(27万条) | 百度网盘（密码01b9） shibing624/CSC |
106M |
原始SIGHAN数据集 |
SIGHAN13 14 15 | 官方csc.html | 339K |
原始Wang271K数据集 |
Wang271K | Automatic-Corpus-Generation dimmywang提供 | 93M |
人民日报2014版语料 |
人民日报2014版 | 飞书（密码cHcu） | 383M |
NLPCC 2018 GEC官方数据集 |
NLPCC2018-GEC | 官方trainingdata | 114M |
NLPCC 2018+HSK熟语料 |
nlpcc2018+hsk+CGED | 百度网盘（密码m6fg） 飞书（密码gl9y） |
215M |
NLPCC 2018+HSK原始语料 |
HSK+Lang8 | 百度网盘（密码n31j） 飞书（密码Q9LH） |
81M |
中文纠错比赛数据汇总 |
Chinese Text Correction（CTC） | 中文纠错汇总数据集（天池） | - |
NLPCC 2023中文语法纠错数据集 |
NLPCC 2023 Sharedtask1 | Task 1: Chinese Grammatical Error Correction（Training Set） | 125M |
说明：
- SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集(27万条)，是通过原始SIGHAN13、14、15年数据集和Wang271K数据集格式转化后得到，json格式，带错误字符位置信息，SIGHAN为test.json， macbert4csc模型训练可以直接用该数据集复现paper准召结果，详见pycorrector/macbert/README.md。
- NLPCC 2018 GEC官方数据集NLPCC2018-GEC， 训练集trainingdata[解压后114.5MB]，该数据格式是原始文本，未做切词处理。
- 汉语水平考试（HSK）和lang8原始平行语料[HSK+Lang8]百度网盘（密码n31j），该数据集已经切词，可用作数据扩增。
- NLPCC 2018 + HSK + CGED16、17、18的数据，经过以字切分，繁体转简体，打乱数据顺序的预处理后，生成用于纠错的熟语料(nlpcc2018+hsk) ，百度网盘（密码:m6fg） [130万对句子，215MB]
SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集，数据格式：
[
{
"id": "B2-4029-3",
"original_text": "晚间会听到嗓音，白天的时候大家都不会太在意，但是在睡觉的时候这嗓音成为大家的恶梦。",
"wrong_ids": [
5,
31
],
"correct_text": "晚间会听到噪音，白天的时候大家都不会太在意，但是在睡觉的时候这噪音成为大家的恶梦。"
}
]字段解释：
- id：唯一标识符，无意义
- original_text: 原始错误文本
- wrong_ids： 错误字的位置，从0开始
- correct_text: 纠正后的文本
可以使用自己数据集训练纠错模型，把自己数据集标注好，保存为跟训练样本集一样的json格式，然后加载数据训练模型即可。
- 已有大量业务相关错误样本，主要标注错误位置（wrong_ids）和纠错后的句子(correct_text)
- 没有现成的错误样本，可以写脚本生成错误样本（original_text），根据音似、形似等特征把正确句子的指定位置（wrong_ids）字符改为错字，附上 第三方同音字生成脚本同音词替换
语言模型对于纠错步骤至关重要，当前默认使用的是从千兆中文文本训练的中文语言模型zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm(2.8G)， 提供人民日报2014版语料训练得到的轻量版语言模型people2014corpus_chars.klm(密码o5e9)。
大家可以用中文维基（繁体转简体，pycorrector.utils.text_utils下有此功能）等语料数据训练通用的语言模型，或者也可以用专业领域语料训练更专用的语言模型。更适用的语言模型，对于纠错效果会有比较好的提升。
- kenlm语言模型训练工具的使用，请见博客：http://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/79560063
- 附上训练语料<人民日报2014版熟语料>，包括： 1）标准人工切词及词性数据people2014.tar.gz， 2）未切词文本数据people2014_words.txt， 3）kenlm训练字粒度语言模型文件及其二进制文件people2014corpus_chars.arps/klm， 4）kenlm词粒度语言模型文件及其二进制文件people2014corpus_words.arps/klm。
- 16GB中英文无监督、平行语料Linly-AI/Chinese-pretraining-dataset
- 524MB中文维基百科语料wikipedia-cn-20230720-filtered
尊重版权，传播请注明出处。
- Github Issue(建议)：
- Github discussions：欢迎到讨论区
灌水（不会打扰开发者），公开交流纠错技术和问题
- 邮件我：xuming: [email protected]
- 微信我：加我微信号：xuming624, 进Python-NLP交流群，备注：姓名-公司名-NLP
如果你在研究中使用了pycorrector，请按如下格式引用：
APA:
Xu, M. Pycorrector: Text error correction tool (Version 0.4.2) [Computer software]. https://github.com/shibing624/pycorrectorBibTeX:
@misc{Xu_Pycorrector_Text_error,
title={Pycorrector: Text error correction tool},
author={Ming Xu},
year={2023},
howpublished={\url{https://github.com/shibing624/pycorrector}},
}pycorrector 的授权协议为 Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加pycorrector的链接和授权协议。
项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：
- 在
tests添加相应的单元测试 - 使用
python -m pytest来运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的
之后即可提交PR。
- 基于文法模型的中文纠错系统
- Norvig’s spelling corrector
- Chinese Spelling Error Detection and Correction Based on Language Model, Pronunciation, and Shape[Yu, 2013]
- Chinese Spelling Checker Based on Statistical Machine Translation[Chiu, 2013]
- Chinese Word Spelling Correction Based on Rule Induction[yeh, 2014]
- Neural Language Correction with Character-Based Attention[Ziang Xie, 2016]
- Chinese Spelling Check System Based on Tri-gram Model[Qiang Huang, 2014]
- Neural Abstractive Text Summarization with Sequence-to-Sequence Models[Tian Shi, 2018]
- 基于深度学习的中文文本自动校对研究与实现[杨宗霖, 2019]
- A Sequence to Sequence Learning for Chinese Grammatical Error Correction[Hongkai Ren, 2018]
- ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators
- Revisiting Pre-trained Models for Chinese Natural Language Processing
- Ruiqing Zhang, Chao Pang et al. "Correcting Chinese Spelling Errors with Phonetic Pre-training", ACL, 2021
- DingminWang et al. "A Hybrid Approach to Automatic Corpus Generation for Chinese Spelling Check", EMNLP, 2018
React
Typescript
Django
Laravel
Facebook
Microsoft
Google
Alibaba
D3
Tencent