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中文纠错

开源前段时间做的纠错模型。大体上没什么创新,主要就是用了wiki-edit的数据,自己测试下来效果还行。

TL;DR - 数据是最重要的!

对比pycorrector的纠错结果:

模型 ACC P R F1
Corpus500
bert/MLM - 0.8643 0.4047 0.5513
macbert/csc - 0.9133 0.5987 0.7232
cbert 0.588 0.746 0.4716 0.5779
cbert+finetune 0.7820 0.9481 0.6722 0.7867
roberta+finetune 0.774 0.9604 0.6488 0.7745
plome+finetune 0.7920 0.9493 0.6890 0.7984
cbert+finetune+v2 0.78 0.9355 0.6789 0.7868
plome+fintune+v2 0.774 0.9306 0.6722 0.7806
Corpus500 Error
cbert+finetune 0.67 1.0 0.6689 0.8016
plome+finetune 0.6867 0.9952 0.6890 0.8142
cbert+finetune+v2 0.6767 0.9951 0.6789 0.8072
plome+finetune+v2 0.67 0.9950 0.6722 0.8024
Sighan15
macbert/csc 0.8254 0.7311 0.7754
cbert+finetune 0.7627 0.8322 0.6494 0.7295
plome+finetune 0.7445 0.8283 0.6063 0.7001
cbert+finetune+v2 0.7995 0.8527 0.7071 0.7725
plome+finetune+v2 0.7736 0.8427 0.6636 0.7425

这里算的是句子级别的指标。

***** New 2022-03-07 *****

加入原来没有放出来的数据:

  • dimsim_confusion.json: 链接,密码: fn7v
    • 这是用dimsim在通用语料上找的音近词,质量一般。如果有同学要预训练cbert这块可以加上。
  • 从维基百科中抽取的1-1的纠错语料:下载地址+密码: c4qk
    • 这部分数据有噪声,建议用混淆集做个过滤再使用。拿任何一个预训练模型直接finetune后效果就还不错了。
    • 参考wiki-error-extract

***** New 2022-03-01: 加入更多数据进行finetune *****

加入了cbert+finetune+v2模型的评测,v2的话主要是训练数据做了更新,加入了更多的wiki-edit数据,以及Wang271K的数据集。在sighan15测试集上比原来的好很多,在corpus500上与原来差不多。

corpus500后面有些数据没有做纠错,因此重新测试了一下包含errors的数据,plome+finetune的效果还是最好的。

plome在v2数据上进行finetune效果没有cbert好,只是相比原来在sighan15上效果有提升。

***** Update End *****

可以看到其实语料作用挺大的,单纯用roberta进行finetune的效果就好过了macbert/csc了。

cbert是👇提到的错别字模型,在收集的语料上进行finetune。

plome是用plome开源的cbert模型进行finetune,可以看到效果会更好一些。

Sighan15上效果不如macbert/csc,可能主要的原因是cbert没有用Wang271K进行训练,只用我自己收集的数据训练的。

错别字

针对1-1形式的纠错,包括音近、音同、形近字的纠错。

Demo

***** New 2022-03-01: 开源cbert_v2模型 *****

cbert+finetune+v2模型开源地址:

链接,密码: 6arq

在使用时需要将CBert的cbert参数改为False:

model = cbert.CBert(bert_config,tie_embedding=True,cbert=False)

相比plome+finetune模型,这个模型在sighan上效果好一些,但是测试下来感觉偏保守一些。

***** Update End *****

plome+finetune的模型开源出来供大家测试:

链接,密码: l47p

要跑代码里面的demo的话,需要以下依赖:

  • Streamlit
  • flask
  • tensorflow==1.15

如果运行出错的话看看还差哪些包吧。在cbert目录下:

  • 先运行python serving.py把纠错服务启动,需要自己把模型地址改一下
  • 再运行streamlit run demo.py

然后就可以在前端测试了,界面如下,可以发现还是有误报漏报的。

image-20220222203045189

预训练

尝试过PLOME,为了简化模型就没有用拼音和字形的信号作为输入了,采用了论文中提到的cbert模型。

自己构造了字的音近、形近以及词的音近混淆集来进行预训练,数据采用了微信语料+新闻语料

具体来说就是将bert的MLM任务中的mask变成了用混淆集替换,这样与下游任务更一致。

Fintune

finetune的数据采用了:

  • wiki-error-extract的方法从维基百科的编辑历史中收集到的平行语料(维基历史数据太大,我只抽取了部分),同时用混淆集对错误进行了过滤
  • 开源的中文纠错数据集,比如nlpcc,sighan的训练数据,只保留len(src)==len(tgt)的数据
  • 部分我们自己收集的错误平行数据,量较少

总共468K的平行语料,对前面预训练的模型进行了finetune。

综合测试下来基于PLOME开源的cbert进行finetune效果会更好一些😂。这里面影响的因数较多,比如训练语料、训练步数、采样策略、混淆集等,我就不去调参了,有个还可以的就行了。

改进

可以改进的方面挺多的,比如:

  • 预训练方面
    • 更丰富的训练语料来预训练模型
    • 采样策略、混淆集构建都是可以尝试的方向
  • decode方面
    • 解码输出时如果发现某个位置有错误,那么正确的token只能在混淆集的空间输出,但可能漏掉单纯的别字错误
    • 用语言模型进行过滤
    • 借鉴DCN的方法来解决连续位置出错的情况

语法错误

这里只解决部分语法错误,不包括类似搭配不当、句式杂糅、语义重复等,只处理简单的多字、少字、重复、错位等问题。

正常的话大家应该都是用S2S的方法来解决这类问题,我们也试过用T5在构造的伪数据上进行finetune,效果其实还可以。我这里主要是想试试别的方法,尝试了一下GECToR。本质上来说这个方法也是基于序列标注的,只是它的标签设计的比较巧妙,让1-1的预测也能解决N-N的问题。

预训练

这块的话主要是自己拍脑袋确定了构造伪数据的方法,如随机插入或删除字词、调换顺序、字词替换等。然后利用伪数据构建了标签集合,在roberta模型的基础上用GECToR模型进行训练。

Finetune

与前面类似,只是把条件放宽了一些,因此数据达到了1M的量级。

但是用自己划分的测试集跑了一下,句子级别的准确率只有22%左右。看了一下finetune数据本身,感觉是因为NLPCC数据有1-N的情况,把它们拆成1-1效果并不好,会给模型带来挺大的干扰,在训练阶段本身的准确率也不高,不到30%。

综合来看,这里也是需要高质量的finetune语料会更好一些。