本篇文章，主要來嘮嗑下工業界的糾錯系統怎么設計？包括：基于規則的糾錯系統（簡單的英文糾錯、復雜的中文糾錯）、基于NN的糾錯系統。當然，在成熟的工業界糾錯系統中，最好是結合規則&&NN方法。

此外，羅列工業界的解決方案，包括百度&&騰訊等解決方案。

好了，開始上干貨！！！

一、英文糾錯

英文的糾錯比較簡單，其犯錯的類型不多，因此解決方案相對簡單，代碼開發量不大。

1、錯誤類型

拼寫錯誤：插入、刪除、替換、調序；

2、方法論

O：輸入的詞語；I：和O編輯距離接近的詞語，這邊詞語是可能的正確拼寫詞語；

P(I|O)：對應“輸入詞語->候選詞語”的概率；

P(O|I)：對應“候選詞語->輸入詞語”犯錯的可能性，這邊為常說的混淆矩陣；

P(I)：對應語言模型概率；

i）召回：先找到和輸入詞語編輯距離接近的詞語候選；

ii）離線挖掘：基于“語料/搜索日志等”，計算出P(O|I)對應的混淆矩陣；

iii）解碼：在召回的解碼圖上，利用LM Score計算出最優的路徑最為糾錯結果；此外在解碼圖上可以引入其他的一些特征，例如：詞頻信息等；

3、開源解決方案

https://github.com/barrust/pyspellchecker?github.com

一種簡單的英文拼寫糾錯解決方案，基于編輯距離召回&&選取詞頻最高的詞語作為候選。

二、中文糾錯

工業界的糾錯系統，是一套特別復雜的解決方案，代碼開發量巨大。整體的糾正質量主要取決于：離線資源挖掘計算的混淆矩陣、詞頻信息、語言模型、PMI片段相關性等。

1、錯誤類型

? 諧音字詞，如 配副眼睛-配副眼鏡

? 混淆音字詞，如 流浪織女-牛郎織女

? 字詞順序顛倒，如 伍迪艾倫-艾倫伍迪

? 字詞補全，如 愛有天意-假如愛有天意

? 形似字錯誤，如 高梁-高粱

? 中文拼音全拼，如 xingfu-幸福

? 中文拼音縮寫，如 sz-深圳

? 語法錯誤，如 想象難以-難以想象

2、方法論

i）檢錯

有些解決方案，例如：百度的糾錯，會引入LSTM/Transformer+CRF的方案來檢錯；

ii）候選召回

離線挖掘：基于搜索日志，挖掘各種犯錯可能性，并計算對應的混淆矩陣； （混淆矩陣的離線資源挖掘，決定了基于規則糾錯系統的整體效果，正常query糾錯一般是基于query日志數據進行挖掘，具體細節感興趣的可以在評論區一起討論）

索引：基于拼音&&字形&&詞語&&片段索引進行召回；

iii）糾錯排序

粗排：融合語言模型打分、詞頻、PMI片段相關性打分等特征，進行解碼排序；

精排：使用wide&&deep模型，deep部分：當前錯誤點上下文表示，wide部分：基于形音、詞法、語義、用戶行為等特征學習原詞與候選詞的多維度距離表示；

3、開源解決方案

https://github.com/shibing624/pycorrector?github.com

包含基于規則&&NN模型的解決思路；

這個開源解決方案，是目前看到功能比較齊全&&方案設計比較靠譜的。

三、基于NN的糾錯

構造糾錯的pair對，使用encoder&&decoder框架進行糾錯。總的來看，目前主要是基于transformer結構，并結合一些nmt的trick或者多目標來優化糾錯。具體工業界上線，尤其是在搜索的query糾錯場景，由于對時延的要求比較高（正常平均一個query的響應需要控制5ms附近），需要做蒸餾來推上線。

順帶提一下，基于ASR的糾錯，糾錯pair天然的可以引入nbest犯錯可能性，很容易使用這個方向的解決方案。

1、2014英文文本糾錯比賽第一名

Attention-based Encoder-Decoder Networks for Spelling and Grammatical Error Correction?arxiv.org

2、有道團隊：2018年NLPCC中文糾錯第一名

A Neural Machine Translation Approach to Chinese Grammatical Error Correction?tcci.ccf.org.cn

拼寫錯誤：使用 SIGHAN 2013 CSC Datasets中提供字音、字形相似表召回候選，基于5-gram模型糾錯；

語法糾錯：采用transformer的seq2seq框架，基于word&&char粒度分別建模；

模型組合：character nmt + character&&subword nmt + subword nmt + subword&&character nmt，四種模型分別得到最優的糾錯候選，最后靠5-gram評分得到ppl最低的句子作為糾錯結果。

3、阿里巴巴：2018年NLPCC中文糾錯第二名

Chinese Grammatical Error Correction Using Statistical and Neural Models?link.springer.com

i）基于規則方法；

ii）基于統計方法：SMT（計算錯誤句子和正確句子的條件概率）+LM+噪聲信道模型，beam search得到最優候選作為糾錯結果；

iii）基于nmt方法：seq2seq（encoder和decoder各2層lstm）；

iv）模型組合：對上面的幾路結果，引入5種沖突解決方案，選出最優的候選作為糾錯結果。

4、北京語言大學團隊：2018年NLPCC中文糾錯第三名

A Sequence to Sequence Learning for Chinese Grammatical Error Correction?link.springer.com

采用Conv+MultiHopAttention+Seq2Seq模型進行糾錯，這套方案是基于fairseq框架，在17年初是NMT的benchmark方案。在比賽中，是唯一使用單模型的隊伍。

5、小米ASR糾錯

https://zhuanlan.zhihu.com/p/160837451?zhuanlan.zhihu.com

自構造模糊音生成器進行候選召回，采用BERT進行糾錯。

缺陷：基于bert的糾錯只有一個encoder，只能進行序列對齊的糾錯。

四、工業界解決方案

i）解決方案匯總

百度糾錯解決方案

百度中文糾錯技術 | ruilog?www.ruilog.com

騰訊糾錯解決方案

https://cloud.tencent.com/developer/article/1030059 ?cloud.tencent.com

達觀糾錯解決方案

達觀數據搜索引擎的Query自動糾錯技術和架構 丨 達觀動態-達觀數據-企業大數據技術服務專家?www.datagrand.com

一些開源的解決方案

https://zhuanlan.zhihu.com/p/40806718?zhuanlan.zhihu.com

ii）api調用

百度糾錯API

文本糾錯_文本糾錯算法_百度文本糾錯-百度AI開放平臺?ai.baidu.com

騰訊糾錯API

糾錯API - 騰訊開放平臺?wiki.open.qq.com

總結

以上是生活随笔為你收集整理的lstm 文本纠错_工业界纠错系统的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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