1 簡介

傳統(tǒng)的文本糾錯(cuò)系統(tǒng)基本都是基于pipeline的，將分詞，文本檢測，文本糾正等模塊等剝離開來，同時(shí)經(jīng)常會在其中插入相應(yīng)的規(guī)則模塊，一環(huán)扣一環(huán)，如果生產(chǎn)流水線一樣，依次執(zhí)行，構(gòu)成一個(gè)完整的系統(tǒng)。這種系統(tǒng)設(shè)計(jì)雖然直觀，容易被人所理解，也方便人工介入去優(yōu)化和排查問題。但是如果前面環(huán)節(jié)出現(xiàn)了錯(cuò)誤，后面的環(huán)節(jié)很難進(jìn)行彌補(bǔ)。任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)的錯(cuò)誤，都會影響系統(tǒng)整體的效果。各個(gè)子模塊的訓(xùn)練和優(yōu)化都是相互隔離的，子模塊的優(yōu)化并不一定會導(dǎo)致系統(tǒng)整體性能的提升。

2 TM+LMM

這是比較早期的一個(gè)中文文本糾錯(cuò)系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合了規(guī)則模版和統(tǒng)計(jì)的方法，很大程度的解決了同期糾錯(cuò)系統(tǒng)誤報(bào)率過高的問題。TM+LMM中的TM指的是規(guī)則模版（template module）,LMM指的統(tǒng)計(jì)模型（translate module）。

該中文糾錯(cuò)系統(tǒng)需要提前準(zhǔn)備的事項(xiàng)有以下幾種。

a)混淆集，為可能的錯(cuò)別字提供候選字符。該系統(tǒng)為5401個(gè)中文字符準(zhǔn)備了相對應(yīng)的混淆集，每個(gè)中文漢字相應(yīng)的混淆集包含1到20個(gè)不等的字符（也就是有1到20個(gè)漢字you有可能被誤寫成這個(gè)漢字），包括讀音相似和字形相似的字符。同時(shí)，混淆集中的元素會根據(jù)谷歌搜索的結(jié)果進(jìn)行排序，方便后續(xù)的糾正模塊按順序進(jìn)行糾正。

b) n-gram語言模型，一種可以用來檢測字符是否錯(cuò)誤的方式。n-gram語言模型通過最大似然估計(jì)方法在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中訓(xùn)練得到（在訓(xùn)練語料中不同字符組合同時(shí)出現(xiàn)的頻率越大，相應(yīng)的n-gram模型得分就越大。這些ngram得分可以用來計(jì)算句子合理性的得分，如果一個(gè)句子所有ngram得分都很大，那么就說明這個(gè)句子是合理的，反之，如果一個(gè)句子所有的n-game得分都很小，那么說明這個(gè)句子很大概率是有問題的，也就是很大概率有錯(cuò)別字出現(xiàn)。句子的得分跟句子中所有n-game的得分呈正相關(guān)，跟句子的長度呈負(fù)相關(guān)。），從而可以計(jì)算不同字符在當(dāng)前位置的概率得分，更合適的字符可以得到更高的概率值。該系統(tǒng)用到了1-gram跟2-gram的信息。

圖1：2gram得分計(jì)算

c)統(tǒng)計(jì)翻譯模型，可以理解為n-gram語言模型的加強(qiáng)版本。可以計(jì)算出將字符A替換成字符B的一個(gè)條件概率。

TM+LMM的流程如圖所示，

圖2: TM+LMM框架

a)分詞模塊，將句子切分為以詞為基本單位的結(jié)構(gòu)。其中那些單個(gè)字符的結(jié)果會被額外關(guān)注，系統(tǒng)會將其認(rèn)為有是有更大概率出現(xiàn)錯(cuò)誤的地方。這也比較好理解，因?yàn)榫渥又绣e(cuò)誤的位置大概率在語法或者語義上不大連貫，所以分詞模塊大概率會把句子中錯(cuò)誤的位置切分為單個(gè)的字。

b)規(guī)則模塊，尋找將第一步中可能錯(cuò)誤位置上的字符對應(yīng)的混淆集，嘗試將用混淆集中的元素替代當(dāng)前位置的字符，如果替換結(jié)果命中系統(tǒng)中設(shè)置的規(guī)則模版，則進(jìn)行相應(yīng)的替換，反之則不變。這其實(shí)就是個(gè)規(guī)則模版，如果命中系統(tǒng)設(shè)置的規(guī)則，就進(jìn)行替換。

c)翻譯模塊，尋找將第一步中可能錯(cuò)誤位置的字符對應(yīng)的混淆集，同樣嘗試用混淆集中的元素替代當(dāng)前位置，通過2-gram語言模型跟翻譯模型計(jì)算相應(yīng)的得分，將兩個(gè)模型的得分相乘，計(jì)算相應(yīng)的困惑度分?jǐn)?shù)（如下圖所示，p(S)是句子經(jīng)過平滑后得到的2-gram語言模型跟翻譯模型乘積得分，N是句子長度），選擇困惑度得分最小的字符作為最終的替換結(jié)果。這里可以理解為正確的字符對應(yīng)的語言模型跟翻譯模型得分乘積更大，困惑度得分更小。

圖3:困惑度計(jì)算公式

d)輸出模塊，匯總規(guī)則模塊跟翻譯模塊的糾錯(cuò)結(jié)果， 可以求兩者的交集或者并集作為最終的結(jié)果輸出。

3LMPS

LMPS是該中文糾錯(cuò)系統(tǒng)對應(yīng)的文章標(biāo)題中最后幾個(gè)單詞的首字母（作者沒給自己的文本糾錯(cuò)系統(tǒng)起名，為了編輯方便，就用LMPS指代這個(gè)系統(tǒng)）。構(gòu)建該文本糾錯(cuò)系統(tǒng)需要準(zhǔn)備的事項(xiàng)如下。

a)混淆集，跟TM+LMM一樣構(gòu)建基于發(fā)音跟字形的常用字符的混淆集。

b) 5-gram語言模型，利用語料訓(xùn)練一個(gè)5-gram語言模型，用于計(jì)算不同字符對應(yīng)的語言得分。

c)一個(gè)基于詞的字典，存儲基本的中文詞語，用于判斷不同字符的組合是否合法？如果某字符組合位于這個(gè)字典，那么就認(rèn)為這個(gè)字符組合是合法的，是沒有錯(cuò)誤的。如果某字符組合在該字典中沒有找到，那么這個(gè)字符組合大概率是存在錯(cuò)誤的。這個(gè)字典在檢測階段的b)環(huán)節(jié)跟糾正階段的b)環(huán)節(jié)都會用到。

該文本糾錯(cuò)系統(tǒng)流程分為檢測階段跟糾正階段。

檢測階段

a)通過前饋5-gram語言模型計(jì)算句子中每個(gè)字符的得分，得分低于閾值的字符跟對應(yīng)位置會被檢測出來并傳遞到下一個(gè)階段。

b)判斷上一步檢測出來的字符是否可以用來構(gòu)建成一個(gè)合法的詞，如果不能，則認(rèn)為這個(gè)字符可能是一個(gè)錯(cuò)誤，然后將可能錯(cuò)誤的字符跟位置傳遞到糾正模塊進(jìn)行相應(yīng)的糾正。具體執(zhí)行方式就是檢查固定窗口位置內(nèi)的其他字符跟這個(gè)字符的組合是否存在于前面提及的字典中。

糾正階段

a)從混淆集中生成錯(cuò)誤位置的可能候選字符。

b)判斷每一個(gè)候選字符是否可以跟附近字符構(gòu)成一個(gè)合法的詞語，如果可以，那么這個(gè)候選字符會被留下來。通過這種方式可以過濾到大量不相關(guān)候選字符，只保留少量的更有可能作為最終結(jié)果的候選字符。

c)利用5-gram語言模型計(jì)算上一步保留下來的候選字符的得分，如果得分超過閾值，那么就用候選字符替換掉原來的字符。

圖4:LMPS框架

4ACE

ACE是針對粵語的一種文本糾錯(cuò)方法，也是一種n-gram語言模型跟規(guī)則的結(jié)合，它的思路可以遷移到其他中文的方言中去。ACE需要事先構(gòu)建的內(nèi)容包括以下幾個(gè)部分。

a)混淆集。

b) 粵語詞表，這個(gè)詞表不僅來源于常見的粵語詞組，還加入了當(dāng)前火熱的新詞。同時(shí)給詞表中的每個(gè)詞打分，會根據(jù)訓(xùn)練集匯中每個(gè)詞的出現(xiàn)概率記錄相應(yīng)的分值，出現(xiàn)概率高的詞對應(yīng)的得分也會比較高，然后將常見的詞中得分的最低值作為閾值記錄下來（后面會用到）。

c) n-gram語言模型，用于計(jì)算句子的n-gram得分。

ACE的糾錯(cuò)也是基于pipeline依次進(jìn)行的。

a)對文本進(jìn)行分詞。

b) 規(guī)則模塊，借助于若干預(yù)先定義好的粵語句子結(jié)構(gòu)規(guī)則對句子結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整。例如，將“吃飯先”調(diào)整為“先吃飯”。

c)查詢句子中每個(gè)詞在粵語詞表中的得分，如果得分低于前面提及的閾值，那么就認(rèn)為這個(gè)詞可能是有問題的。

b)知道所有可能有問題的詞后，根據(jù)混淆集可以獲得相應(yīng)的候選，如果將可能有問題的詞替換為相應(yīng)的候選后，句子的得分（通過n-gram語言模型計(jì)算得到）提高了，那么就會把可能有問題的詞替換為相應(yīng)的候選，反之則還是維持現(xiàn)狀。依次遍歷所有可能出錯(cuò)的位置，完整所有必要的替換。

圖5: ACE的糾錯(cuò)效果演示

5總結(jié)

基于pipeline的文本糾錯(cuò)系統(tǒng)的框架都比較類似，沒有太多驚艷的操作。

a)基本必備混淆集跟語言模型，其中混淆集用于生成字符候選，語言模型用于比較不同字符在當(dāng)前位置的合理性。

b) 各個(gè)模塊都是獨(dú)立運(yùn)轉(zhuǎn)的，缺乏聯(lián)合優(yōu)化的手段，很難協(xié)調(diào)好不同的環(huán)節(jié)的設(shè)置，子模塊的優(yōu)化并不一定會導(dǎo)致系統(tǒng)整體性能的提升。例如，為了保證召回率，就需要把檢測環(huán)節(jié)放松點(diǎn)，導(dǎo)致很多正確字符都是檢測為錯(cuò)誤，這樣就會導(dǎo)致糾正環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確率下降。如果把檢測任務(wù)限制得更緊，提高了糾正環(huán)節(jié)的準(zhǔn)確率，但是相應(yīng)的召回率又會下降。

c) 整個(gè)系統(tǒng)有較多人為的痕跡，包括規(guī)則模塊或者相關(guān)字典，泛化能力有限，后期需要一定的人力維護(hù)成本。例如更新規(guī)則或者字典等。

d) 支持解決一些比較常見的文本錯(cuò)誤，但是對于稍微復(fù)雜的情形效果比較差。一方面，混淆集的構(gòu)建需要成本跟時(shí)間，對于新詞或者非常見字符不友好。另一方面，n-gram語言模型作為一種統(tǒng)計(jì)模型，沒有考慮到句子的語義信息，效果有限。

參考文獻(xiàn)

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3.(2016) ACE: Automatic colloquialism, typo- graphical and orthographic errors detection for Chi- nese language.

https://aclanthology.org/C16-2041.pdf

編輯：黃飛