常见错误原因及类型

语音识别（ASR AutomaticSpeechRecognition）：谐音（眼镜->眼睛）、混淆音（流浪->牛郎）、方言

形近字：OCR｜五笔｜手写｜拼音（伍拾元->伍抬元，高粱->高梁）

拼音全拼：shanghai->上海

拼音缩写：sh->上海

拼音错误：咳数（ke shu）—> ke sou

字词顺序颠倒

字词补全

语法错误

口语化：呃嗯啊

分析场景错误类型很重要，比如在某比赛中常见错误可以归为4类：多词、缺词、错词、词序

一般流程

错误识别

生成纠正候选（召回率的保证）：近音字、近形字

评价纠正候选（排序选择最可能的候选，当比原句优秀时才做纠错）：计算句子概率

纠错方法

OCR纠错可利用的信息：

1、单个字符的置信度

2、笔画相似性

3、如为固定样式的票据、表格，可使用固定字段关键词表

4、语言模型

5、分词

6、领域词表

• 基于开源库

 pycorrector

安装：pip3 install pycorrector

第一次import这个包，约需要4分钟自动下载模型

import pycorrector
corrected_sent, detail = pycorrector.correct('少先队员因该为老人让坐')
print(corrected_sent, detail)   # 少先队员应该为老人让座 [['因该', '应该', 4, 6], ['坐', '座', 10, 11]]
idx_errors = pycorrector.detect('少先队员因该为老人让坐')
print(idx_errors)   # [['因该', 4, 6, 'word'], ['坐', 10, 11, 'char']]

• 基于规则

Beam Search

        利用原始CTC是贪心算法的特点，设计策略，使路径更合理。也可利用词汇的字典，约束搜索空间。包含

prefix Beam Search：

Vanilla Beam Search：前两种Beam search看起来差不多？？？都是取每个时间段的topN，用合并的概率，而不是单一路径的概率

 Word Beam Search：基于词典树进行约束

        合合信息对这些beam search方法的介绍如下，结论是“中文任务选择VBS而英文任务选择WBS较好。至于要不要引入LM的先验信息，可以视具体OCR任务决定”。实际中，beam search效果上限由ocr模型决定，比如我遇到的一个模型，最后输出的每个字符的概率基本都是0.99,也就是说错误字符的概率score都很高。

【技术新趋势】合合信息：文本纠错提升OCR任务准确率的方法_合合技术团队的博客-CSDN博客

 四角编码（4-5位编码描述字形）

根据汉字左上、右上、左下、右下的四个角的笔形，转化为4-5位的阿拉伯数字编码

缺陷：由于编码空间较小，有些差异性很大的汉字，拥有同样或类似的编码，如量、日编码均为6010。

字符结构

有多种划分粒度，注意不同库的区别

词典树

    对英文场景比较适用

 

• 基于模型

统计语言模型（Statistical Language Model）

文本为w1w2w3w4w5w6...wn的概率为：

Ngram

由于上面的概率公式参数复杂，对其进行简化，做了一个假设：假设出现的概率只前面N-1个词相关

将P(wt|w1w2w3w4...wt-1)简化为P(wn|wt-n...wt-1)

LSTM+CRF序列标注模型（本质是实体识别，可定位可分类错误类型，不可纠正）

阿里巴巴Alibaba at IJCNLP-2017 Task 1: Embedding Grammatical Features into LSTMs for Chinese Grammatical Error Diagnosis Task

Chinese Grammatical Error Diagnosis using Statistical and Prior Knowledge driven Features with Probabilistic Ensemble Enhancement

可以定位错误位置及类别，不能纠错。BIO标注，B表示错误的开始，I 表示错误的内部，O表示错误的外部，S代表用词错误这一语法错误类别。

本质上是把命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）技术迁移过来了，学术上NER所涉及的命名实体一般包括3大类（实体类，时间类，数字类）和7小类（人名、地名、组织机构名、时间、日期、货币、百分比）。

标注需求：标注错误位置及类型

推荐阅读：中文语法纠错论文解读（一）_旺旺棒棒冰的博客-CSDN博客

seq2seq（本质是机器翻译）

标注需求：标注（错误句子-正确句子）样本对

问题：误纠率高

可看下文中对Confusionset-guided Pointer Networks for Chinese Spelling Check、Denoising Sequence-to-Sequence Modeling for Removing Spelling Mistakes的介绍

【技术新趋势】合合信息：文本纠错提升OCR任务准确率的方法_合合技术团队的博客-CSDN博客

 

bert（mask）

利用mask位置的上下文来预测当前位置最合适的字，即在每个位置做N类预测。假设容错阈值参数为5，则在Top5中有原来的字，就认为该位置不是错字不纠错。

缺陷：缺乏约束条件，易误纠。如今天识别成金天，但bert不知道该纠成今天还是明天。缺字多字无法处理。

优化方法：

1、增加约束条件，缩小预测范围

2、使用类似领域的模型，在此基础上微调（迁移）

Soft-Masked BERT：文本纠错与BERT的最新结合 - 知乎

在soft-masked bert中，用一个BiLSTM模型用来判别文本中字符错误的概率，即用一个模型来决定哪里需要mask（哪里有错误）

爱奇艺FASPell

encoder（基于波尔图进行错误检测+错误纠正，预测每个位置的topN）+decoder（基于笔画相似性和拼音相似性对候选进行排序）

为形成对垂直领域更强对拟合度，不采用bert的随机mask，而是人工mask。

用字符串表征一个字的笔画，如下图每一列分别描述了一个字的编码、字符、发音（声母韵母声调，包含汉语、粤语、日语、韩语、越南语，多音字用‘，’分开，当某个语言没有某个字的发音时用null占位）、笔画（字的结构+每一笔，是左右结构的意思）

代码库：GitHub - iqiyi/FASPell: 2019-SOTA简繁中文拼写检查工具：FASPell Chinese Spell Checker (Chinese Spell Check / 中文拼写检错 / 中文拼写纠错 / 中文拼写检查)

具体相似性的计算见代码库中的脚本char_sim.py，大致流程为

1、计算lanugages或ids编码的编辑距离

2、归一化，编辑距离/两个字符最大的字符发音或笔画编码长度，这时计算的是差异性

3、相似性=1-差异性，对拼音相似性来说需要计算几种语音相似性的平均值

4、对发音和笔画相似性加权求和，得到整体相似性

这个方法擅长应对拼音、手写、ocr引入的具体某个字符错误，不能解决多字少字的问题（需要seq2seq）。

Chunk-Based

Chunk-based Chinese Spelling Check with Global Optimization

同时结合语音语义字形

 

nlp多种应用的汇总

GitHub - fighting41love/funNLP: 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽取、身份证抽取、邮箱抽取、中日文人名库、中文缩写库、拆字词典、词汇情感值、停用词、反动词表、暴恐词表、繁简体转换、英文模拟中文发音、汪峰歌词生成器、职业名称词库、同义词库、反义词库、否定词库、汽车品牌词库、汽车零件词库、连续英文切割、各种中文词向量、公司名字大全、古诗词库、IT词库、财经词库、成语词库、地名词库、历史名人词库、诗词词库、医学词库、饮食词库、法律词库、汽车词库、动物词库、中文聊天语料、中文谣言数据、百度中文问答数据集、句子相似度匹配算法集合、bert资源、文本生成&摘要相关工具、cocoNLP信息抽取工具、国内电话号码正则匹配、清华大学XLORE:中英文跨语言百科知识图谱、清华大学人工智能技术系列报告、自然语言生成、NLU太难了系列、自动对联数据及机器人、用户名黑名单列表、罪名法务名词及分类模型、微信公众号语料、cs224n深度学习自然语言处理课程、中文手写汉字识别、中文自然语言处理 语料/数据集、变量命名神器、分词语料库+代码、任务型对话英文数据集、ASR 语音数据集 + 基于深度学习的中文语音识别系统、笑声检测器、Microsoft多语言数字/单位/如日期时间识别包、中华新华字典数据库及api(包括常用歇后语、成语、词语和汉字)、文档图谱自动生成、SpaCy 中文模型、Common Voice语音识别数据集新版、神经网络关系抽取、基于bert的命名实体识别、关键词(Keyphrase)抽取包pke、基于医疗领域知识图谱的问答系统、基于依存句法与语义角色标注的事件三元组抽取、依存句法分析4万句高质量标注数据、cnocr：用来做中文OCR的Python3包、中文人物关系知识图谱项目、中文nlp竞赛项目及代码汇总、中文字符数据、speech-aligner: 从“人声语音”及其“语言文本”产生音素级别时间对齐标注的工具、AmpliGraph: 知识图谱表示学习(Python)库：知识图谱概念链接预测、Scattertext 文本可视化(python)、语言/知识表示工具：BERT & ERNIE、中文对比英文自然语言处理NLP的区别综述、Synonyms中文近义词工具包、HarvestText领域自适应文本挖掘工具（新词发现-情感分析-实体链接等）、word2word：(Python)方便易用的多语言词-词对集：62种语言/3,564个多语言对、语音识别语料生成工具：从具有音频/字幕的在线视频创建自动语音识别(ASR)语料库、构建医疗实体识别的模型（包含词典和语料标注）、单文档非监督的关键词抽取、Kashgari中使用gpt-2语言模型、开源的金融投资数据提取工具、文本自动摘要库TextTeaser: 仅支持英文、人民日报语料处理工具集、一些关于自然语言的基本模型、基于14W歌曲知识库的问答尝试--功能包括歌词接龙and已知歌词找歌曲以及歌曲歌手歌词三角关系的问答、基于Siamese bilstm模型的相似句子判定模型并提供训练数据集和测试数据集、用Transformer编解码模型实现的根据Hacker News文章标题自动生成评论、用BERT进行序列标记和文本分类的模板代码、LitBank：NLP数据集——支持自然语言处理和计算人文学科任务的100部带标记英文小说语料、百度开源的基准信息抽取系统、虚假新闻数据集、Facebook: LAMA语言模型分析，提供Transformer-XL/BERT/ELMo/GPT预训练语言模型的统一访问接口、CommonsenseQA：面向常识的英文QA挑战、中文知识图谱资料、数据及工具、各大公司内部里大牛分享的技术文档 PDF 或者 PPT、自然语言生成SQL语句（英文）、中文NLP数据增强（EDA）工具、英文NLP数据增强工具 、基于医药知识图谱的智能问答系统、京东商品知识图谱、基于mongodb存储的军事领域知识图谱问答项目、基于远监督的中文关系抽取、语音情感分析、中文ULMFiT-情感分析-文本分类-语料及模型、一个拍照做题程序、世界各国大规模人名库、一个利用有趣中文语料库 qingyun 训练出来的中文聊天机器人、中文聊天机器人seqGAN、省市区镇行政区划数据带拼音标注、教育行业新闻语料库包含自动文摘功能、开放了对话机器人-知识图谱-语义理解-自然语言处理工具及数据、中文知识图谱：基于百度百科中文页面-抽取三元组信息-构建中文知识图谱、masr: 中文语音识别-提供预训练模型-高识别率、Python音频数据增广库、中文全词覆盖BERT及两份阅读理解数据、ConvLab：开源多域端到端对话系统平台、中文自然语言处理数据集、基于最新版本rasa搭建的对话系统、基于TensorFlow和BERT的管道式实体及关系抽取、一个小型的证券知识图谱/知识库、复盘所有NLP比赛的TOP方案、OpenCLaP：多领域开源中文预训练语言模型仓库、UER：基于不同语料+编码器+目标任务的中文预训练模型仓库、中文自然语言处理向量合集、基于金融-司法领域(兼有闲聊性质)的聊天机器人、g2pC：基于上下文的汉语读音自动标记模块、Zincbase 知识图谱构建工具包、诗歌质量评价/细粒度情感诗歌语料库、快速转化「中文数字」和「阿拉伯数字」、百度知道问答语料库、基于知识图谱的问答系统、jieba_fast 加速版的jieba、正则表达式教程、中文阅读理解数据集、基于BERT等最新语言模型的抽取式摘要提取、Python利用深度学习进行文本摘要的综合指南、知识图谱深度学习相关资料整理、维基大规模平行文本语料、StanfordNLP 0.2.0：纯Python版自然语言处理包、NeuralNLP-NeuralClassifier：腾讯开源深度学习文本分类工具、端到端的封闭域对话系统、中文命名实体识别：NeuroNER vs. BertNER、新闻事件线索抽取、2019年百度的三元组抽取比赛：“科学空间队”源码、基于依存句法的开放域文本知识三元组抽取和知识库构建、中文的GPT2训练代码、ML-NLP - 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用预训练语言模型ALBERT做中文NER 、基于GPT2的特定主题文本生成/文本增广、开源预训练语言模型合集、多语言句向量包、编码、标记和实现：一种可控高效的文本生成方法、 英文脏话大列表 、attnvis：GPT2、BERT等transformer语言模型注意力交互可视化、CoVoST：Facebook发布的多语种语音-文本翻译语料库，包括11种语言(法语、德语、荷兰语、俄语、西班牙语、意大利语、土耳其语、波斯语、瑞典语、蒙古语和中文)的语音、文字转录及英文译文、Jiagu自然语言处理工具 - 以BiLSTM等模型为基础，提供知识图谱关系抽取 中文分词 词性标注 命名实体识别 情感分析 新词发现 关键词 文本摘要 文本聚类等功能、用unet实现对文档表格的自动检测，表格重建、NLP事件提取文献资源列表 、 金融领域自然语言处理研究资源大列表、CLUEDatasetSearch - 中英文NLP数据集：搜索所有中文NLP数据集，附常用英文NLP数据集 、medical_NER - 中文医学知识图谱命名实体识别 、(哈佛)讲因果推理的免费书、知识图谱相关学习资料/数据集/工具资源大列表、Forte：灵活强大的自然语言处理pipeline工具集 、Python字符串相似性算法库、PyLaia：面向手写文档分析的深度学习工具包、TextFooler：针对文本分类/推理的对抗文本生成模块、Haystack：灵活、强大的可扩展问答(QA)框架、中文关键短语抽取工具

4位或5位4角码、结构、发音、笔画 库

GitHub - contr4l/SimilarCharacter: 对常用的6700个汉字进行音、形比较，输出音近字、形近字的列表。 # 相近字