pycorrector：https://github.com/shibing624/pycorrector

pycorrector

中文文本纠错工具。音似、形似错字（或变体字）纠正，可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正。python3.6开发。

pycorrector依据语言模型检测错别字位置，通过拼音音似特征、笔画五笔编辑距离特征及语言模型困惑度特征纠正错别字。

Question

中文文本纠错任务，常见错误类型包括：

谐音字词，如配副眼睛-配副眼镜
混淆音字词，如流浪织女-牛郎织女
字词顺序颠倒，如伍迪艾伦-艾伦伍迪
字词补全，如爱有天意-假如爱有天意
形似字错误，如高梁-高粱
中文拼音全拼，如 xingfu-幸福
中文拼音缩写，如 sz-深圳
语法错误，如想象难以-难以想象

当然，针对不同业务场景，这些问题并不一定全部存在，比如输入法中需要处理前四种，搜索引擎需要处理所有类型，语音识别后文本纠错只需要处理前两种，
其中’形似字错误’主要针对五笔或者笔画手写输入等。

Install

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。

安装依赖

kenlm安装

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

其他库包安装

pip install -r requirements.txt

Usage

文本纠错

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

output:

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。

错误检测

import pycorrectoridx_errors = pycorrector.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 pycorrectorerror_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)

output:

'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 pycorrectorerror_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)

output:

'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 pycorrectorpycorrector.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))

output:

('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 Correctorpwd_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)

output:

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。

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