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pycorrector: useful python text correction toolkit

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、GPT等多种模型的文本纠错，评估各模型的效果。

Guide

• Features
• Evaluation
• Usage
• Dataset
• Contact
• References

Introduction

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。

News

[2024/10/14] v1.1.0版本：新增了基于Qwen2.5的中文文本纠错模型，支持多字、少字、错字、词序、语法等错误纠正，发布了shibing624/chinese-text-correction-1.5b和shibing624/chinese-text-correction-7b模型，及其对应的LoRA模型。详见Release-v1.1.0

[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

Features

• 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
• MuCGECBart模型：本项目基于ModelScope实现了用于文本纠错的Seq2Seq方法的MuCGECBart模型，该模型中文文本纠错效果较好
• NaSGECBart模型: MuCGECBart的同作者模型，无需modelscope依赖，基于中文母语纠错数据集NaSGEC在Bart模型上微调训练得到，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，效果很好

• 延展阅读：中文文本纠错实践和原理解读

Demo

• Official demo: https://www.mulanai.com/product/corrector/

• Colab online demo:

• 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

Evaluation

评估脚本examples/evaluate_models/evaluate_models.py：

• 评测集：SIGHAN-2015(sighan2015_test.tsv)、 EC-LAW(ec_law_test.tsv)、MCSC(mcsc_test.tsv)
• 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

评估结果

• 评估指标：F1
• CSC(Chinese Spelling Correction): 拼写纠错模型，表示模型可以处理音似、形似、语法等长度对齐的错误纠正
• CTC(CHinese Text Correction): 文本纠错模型，表示模型支持拼写、语法等长度对齐的错误纠正，还可以处理多字、少字等长度不对齐的错误纠正
• GPU：Tesla V100，显存 32 GB

Install

pip install -U pycorrector

or

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

Usage

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、GPT(Qwen/ChatGLM)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。

kenlm模型（统计模型）

中文拼写纠错

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

错误检测

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。

成语、专名纠错

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)]}

自定义混淆集

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

自定义语言模型

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'))

英文拼写纠错

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)]}

中文简繁互换

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 = '忧郁的台湾乌龟'
traditional_sentence = pycorrector.simplified2traditional(simplified_sentence)
print(simplified_sentence, '=>', traditional_sentence)

output:

憂郁的臺灣烏龜 => 忧郁的台湾乌龟
忧郁的台湾乌龟 => 憂郁的臺灣烏龜

命令行模式

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

MacBert4CSC模型

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

pycorrector快速预测

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)]}

transformers快速预测

见examples/macbert/README.md

T5模型

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

pycorrector快速预测

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)]}]

GPT模型

基于ChatGLM3、Qwen2.5等模型微调训练纠错模型，训练方法见examples/gpt/README.md

pycorrector快速预测

example: examples/gpt/demo.py

from pycorrector.gpt.gpt_corrector 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)]}]

ErnieCSC模型

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

pycorrector快速预测

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'}}]}

Bart模型

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

MuCGECBart模型

模型在第一次运行时，会自动下载到"~/.cache/modelscope/hub/"子目录。 注意该模型在python=3.8.19环境下通过测试，其它依赖包版本可能会有问题。

安装依赖

pip install pycorrector modelscope==1.16.0 fairseq==0.12.2

使用示例

from pycorrector.mucgec_bart.mucgec_bart_corrector import MuCGECBartCorrector


if __name__ == "__main__":
    m = MuCGECBartCorrector()
    result = m.correct_batch(['这洋的话，下一年的福气来到自己身上。', 
                               '在拥挤时间，为了让人们尊守交通规律，派至少两个警察或者交通管理者。', 
                               '随着中国经济突飞猛近，建造工业与日俱增', 
                               "北京是中国的都。", 
                               "他说：”我最爱的运动是打蓝球“", 
                               "我每天大约喝5次水左右。", 
                               "今天，我非常开开心。"])
    print(result)

output:

[{'source': '这洋的话，下一年的福气来到自己身上。', 'target': '这样的话，下一年的福气就会来到自己身上。', 'errors': [('洋', '样', 1), ('', '就会', 11)]},
{'source': '在拥挤时间，为了让人们尊守交通规律，派至少两个警察或者交通管理者。', 'target': '在拥挤时间，为了让人们遵守交通规则，应该派至少两个警察或者交通管理者。', 'errors': [('尊', '遵', 11), ('律', '则', 16), ('', '应该', 18)]},
{'source': '随着中国经济突飞猛近，建造工业与日俱增', 'target': '随着中国经济突飞猛进，建造工业与日俱增', 'errors': [('近', '进', 9)]},
{'source': '北京是中国的都。', 'target': '北京是中国的首都。', 'errors': [('', '首', 6)]},
{'source': '他说：”我最爱的运动是打蓝球“', 'target': '他说：“我最爱的运动是打篮球”', 'errors': [('”', '“', 3), ('蓝', '篮', 12), ('“', '”', 14)]},
{'source': '我每天大约喝5次水左右。', 'target': '我每天大约喝5杯水左右。', 'errors': [('次', '杯', 7)]},
{'source': '今天，我非常开开心。', 'target': '今天，我非常开心。', 'errors': [('开', '', 7)]}]

Dataset

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

自有数据集

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。

1. 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)
2. 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

Language Model

什么是语言模型？-wiki

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。

1. kenlm语言模型训练工具的使用，请见博客：http://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/79560063
2. 16GB中英文无监督、平行语料Linly-AI/Chinese-pretraining-dataset
3. 524MB中文维基百科语料wikipedia-cn-20230720-filtered

Contact

• 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: xuming624@qq.com
• 微信我：加我微信号：xuming624, 进Python-NLP交流群，备注：姓名-公司名-NLP

Citation

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/pycorrector

BibTeX:

@misc{Xu_Pycorrector_Text_error,
  title={Pycorrector: Text error correction tool},
  author={Ming Xu},
  year={2023},
  howpublished={\url{https://github.com/shibing624/pycorrector}},
}

License

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。

Contribute

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。

References

• 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
• MuCGEC: a Multi-Reference Multi-Source Evaluation Dataset for Chinese Grammatical Error Correction (Zhang et al., NAACL 2022)