java识别错别字（用python识别错别字并矫正）

在今日头条编写文章的时候发现一个好用的功能，就是发文助手，当你写文章的时候，发文助手会实时监测文章中的错别字并给出修改建议，非常人性化，那么是怎么实现的呢，今天小编来讲讲怎么实现的 。

▉ 纠错思路

中文纠错分为两步走，第一步是错误检测，第二步是错误纠正；

错误检测部分先通过结巴中文分词器切词，由于句子中含有错别字，所以切词结果往往会有切分错误的情况，这样从字粒度和词粒度两方面检测错误， 整合这两种粒度的疑似错误结果，形成疑似错误位置候选集；

错误纠正部分，是遍历所有的疑似错误位置，并使用音似、形似词典替换错误位置的词，然后通过语言模型计算句子困惑度，对所有候选集结果比较并排序，得到最优纠正词。

这里推荐一款开源python库pycorrector，github地址：

https://github.com/shibing624/pycorrector

下面来讲解一下具体的安装使用步骤

▉ 安装

要求python3.6版本

▶全自动安装：

pip install pycorrector

▶半自动安装：

git clone https://github.com/shibing624/pycorrector.git cd pycorrector python setup.py install

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，可以下载github源码包，安装下面依赖再使用。

▶依赖安装

kenlm安装

pip install https://github.com/kpu/kenlm/archive/master.zip

其他库包安装

pip install -r requirements.txt

▉ 使用方法

▶文本纠错

import pycorrector corrected_sent, detail = pycorrector.correct('少先队员因该为老人让坐') print(corrected_sent, detail)

程序运行后输出：

少先队员应该为老人让座 [[('因该', '应该', 4, 6)], [('坐', '座', 10, 11)]]

规则方法默认会从路径~/.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。下载地址：

https://deepspeech.bj.bcebos.com/zh_lm/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm

▶错误检测

import pycorrector idx_errors = pycorrector.detect('少先队员因该为老人让坐') print(idx_errors)

程序运行输出:

[['因该', 4, 6, 'word'], ['坐', 10, 11, 'char']]

返回类型是list, [error_word, begin_pos, end_pos, error_type]，pos索引位置以0开始。

▶关闭字粒度纠错

import pycorrector error_sentence_1 = '我的喉咙发炎了要买点阿莫细林吃' correct_sent = pycorrector.correct(error_sentence_1) print(correct_sent)

程序输出:

'我的喉咙发炎了要买点阿莫西林吉', [['细林', '西林', 12, 14], ['吃', '吉', 14, 15]]

上例中吃发生误纠，如下代码关闭字粒度纠错：

import pycorrector error_sentence_1 = '我的喉咙发炎了要买点阿莫细林吃' pycorrector.enable_char_error(enable=False) correct_sent = pycorrector.correct(error_sentence_1) print(correct_sent)

程序运行输出:

'我的喉咙发炎了要买点阿莫西林吃', [['细林', '西林', 12, 14]]

默认字粒度、词粒度的纠错都打开，一般情况下单字错误发生较少，而且字粒度纠错准确率较低。关闭字粒度纠错，这样可以提高纠错准确率，提高纠错速度。

默认enable_char_error方法的enable参数为True，即打开错字纠正，这种方式可以召回字粒度错误，但是整体准确率会低；

如果追求准确率而不追求召回率的话，建议将enable设为False，仅使用错词纠正。

▶加载自定义混淆集

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）错误补召回；2）误杀加白。

import pycorrector pycorrector.set_log_level('INFO') error_sentences = [ '买iPhone差，要多少钱', '共同实际控制人萧华、霍荣铨、张旗康', ] for line in error_sentences: print(pycorrector.correct(line)) print('*' * 53) pycorrector.set_custom_confusion_dict(path='./my_custom_confusion.txt') for line in error_sentences: print(pycorrector.correct(line))

程序运行输出:

('买iPhone差，要多少钱', []) # "iPhone差"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, 17]]) # "张启康"误杀，应该不用纠 ***************************************************** ('买iPhoneX，要多少钱', [['iPhone差', 'iPhoneX', 1, 8]]) ('共同实际控制人萧华、霍荣铨、张旗康', [])

具体demo见example/use_custom_confusion.py，其中./my_custom_confusion.txt的内容格式如下，以空格间隔：

iPhone差 iPhoneX 100

张旗康 张旗康

set_custom_confusion_dict方法的path参数为用户自定义混淆集文件路径。

▶加载自定义语言模型

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，内存较小的电脑使用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（20M），准确率低些。

from pycorrector import Corrector pwd_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) lm_path = os.path.join(pwd_path, './people_chars_lm.klm') model = Corrector(language_model_path=lm_path) corrected_sent, detail = model.correct('少先队员因该为老人让坐') print(corrected_sent, detail)

程序运行输出:

少先队员应该为老人让座 [[('因该', '应该', 4, 6)], [('坐', '座', 10, 11)]]

具体demo见example/load_custom_language_model.py，其中./people_chars_lm.klm是自定义语言模型文件。

▶英文拼写纠错

支持英文单词的拼写错误纠正。

import pycorrector sent_lst = ['what', 'hapenning', 'how', 'to', 'speling', 'it', 'you', 'can', 'gorrect', 'it'] for i in sent_lst: print(i, '=>', pycorrector.en_correct(i))

程序运行输出：

what => what hapenning => happening how => how to => to speling => spelling it => it you => you can => can gorrect => correct it => it

▶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。

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)

程序运行输出:

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

例如：

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

▶评估

提供评估脚本pycorrector/utils/eval.py，该脚本有两个功能：

构建评估样本集：自动生成评估集pycorrector/data/eval_corpus.json, 包括字粒度错误100条、词粒度错误100条、语法错误100条，正确句子200条。用户可以修改条数生成其他评估样本分布。

计算纠错准召率：采用保守计算方式，简单把纠错之后与正确句子完成匹配的视为正确，否则为错。

执行该脚本后得到，规则方法纠错效果评估如下：

准确率：320/500=64%

召回率：152/300=50.67%

看来还有比较大的提升空间，误杀和漏召回的都有。

好了，有什么更好的库可以在评论区留言，关注我，每天更新一篇技术好文。

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