pycorrector 1.1.3
Chinese Text Error Corrector
License: Apache 2.0
Requires Python: >=3.6
Keywords: pycorrector, correction, Chinese error correction, NLP

[**🇨🇳中文**](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/README.md) | [**🌐English**](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/README_EN.md) | [**📖文档/Docs**](https://github.com/shibing624/pycorrector/wiki) | [**🤖模型/Models**](https://huggingface.co/shibing624) 

<div align="center">
  <a href="https://github.com/shibing624/pycorrector">
    <img src="https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/docs/pycorrector.png" alt="Logo" height="156">
  </a>
</div>

-----------------

# pycorrector: useful python text correction toolkit
[![PyPI version](https://badge.fury.io/py/pycorrector.svg)](https://badge.fury.io/py/pycorrector)
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/pycorrector)](https://pepy.tech/project/pycorrector)
[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/shibing624/pycorrector.svg)](https://github.com/shibing624/pycorrector/graphs/contributors)
[![License Apache 2.0](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue.svg)](LICENSE)
[![python_vesion](https://img.shields.io/badge/Python-3.8%2B-green.svg)](requirements.txt)
[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/shibing624/pycorrector.svg)](https://github.com/shibing624/pycorrector/issues)
[![Wechat Group](https://img.shields.io/badge/wechat-group-green.svg?logo=wechat)](#Contact)


**pycorrector**: 中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正，python3.8开发。

**pycorrector**实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、GPT等多种模型的文本纠错，评估各模型的效果。

**Guide**

- [Features](#Features)
- [Evaluation](#Evaluation)
- [Usage](#usage)
- [Dataset](#Dataset)
- [Contact](#Contact)
- [References](#references)

## Introduction

中文文本纠错任务，常见错误类型：

<img src="https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/docs/git_image/error_type.png" width="600" />

当然，针对不同业务场景，这些问题并不一定全部存在，比如拼音输入法、语音识别校对关注音似错误；五笔输入法、OCR校对关注形似错误，
搜索引擎query纠错关注所有错误类型。

本项目重点解决其中的"音似、形字、语法、专名错误"等类型。

## News
[2025/07/08] v1.1.2版本：支持了基于Qwen3的中文文本纠错模型[twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B](https://huggingface.co/twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B)，支持多字、少字、错字、词序、语法等错误纠正。详见[Release-v1.1.2](https://github.com/shibing624/pycorrector/releases/tag/1.1.2)

[2024/10/14] v1.1.0版本：新增了基于Qwen2.5的中文文本纠错模型，支持多字、少字、错字、词序、语法等错误纠正，发布了[shibing624/chinese-text-correction-1.5b](https://huggingface.co/shibing624/chinese-text-correction-1.5b)和[shibing624/chinese-text-correction-7b](https://huggingface.co/shibing624/chinese-text-correction-7b)模型，及其对应的LoRA模型。详见[Release-v1.1.0](https://github.com/shibing624/pycorrector/releases/tag/1.1.0)

[2023/11/07] v1.0.0版本：新增了ChatGLM3/LLaMA2等GPT模型用于中文文本纠错，发布了基于ChatGLM3-6B的[shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lora](https://huggingface.co/shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lora)拼写和语法纠错模型；重写了DeepContext、ConvSeq2Seq、T5等模型的实现。详见[Release-v1.0.0](https://github.com/shibing624/pycorrector/releases/tag/1.0.0)


## Features

* [Kenlm模型](https://github.com/shibing624/pycorrector/tree/master/examples/kenlm)：本项目基于Kenlm统计语言模型工具训练了中文NGram语言模型，结合规则方法、混淆集可以纠正中文拼写错误，方法速度快，扩展性强，效果一般
* [DeepContext模型](https://github.com/shibing624/pycorrector/tree/master/examples/deepcontext)：本项目基于PyTorch实现了用于文本纠错的DeepContext模型，该模型结构参考Stanford University的NLC模型，2014英文纠错比赛得第一名，效果一般
* [Seq2Seq模型](https://github.com/shibing624/pycorrector/tree/master/examples/seq2seq)：本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的ConvSeq2Seq模型，该模型在NLPCC-2018的中文语法纠错比赛中，使用单模型并取得第三名，可以并行训练，模型收敛快，效果一般
* [T5模型](https://github.com/shibing624/pycorrector/tree/master/examples/t5)：本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的T5模型，使用Langboat/mengzi-t5-base的预训练模型finetune中文纠错数据集，模型改造的潜力较大，效果好
* [ERNIE_CSC模型](https://github.com/shibing624/pycorrector/tree/master/examples/ernie_csc)：本项目基于PaddlePaddle实现了用于中文文本纠错的ERNIE_CSC模型，模型在ERNIE-1.0上finetune，模型结构适配了中文拼写纠错任务，效果好
* [MacBERT模型](https://github.com/shibing624/pycorrector/tree/master/examples/macbert)【推荐】：本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的MacBERT4CSC模型，模型加入了错误检测和纠正网络，适配中文拼写纠错任务，效果好
* [MuCGECBart模型](https://modelscope.cn/models/iic/nlp_bart_text-error-correction_chinese/summary)：本项目基于ModelScope实现了用于文本纠错的Seq2Seq方法的MuCGECBart模型，该模型中文文本纠错效果较好
* [NaSGECBart模型](https://github.com/HillZhang1999/NaSGEC): MuCGECBart的同作者模型，无需modelscope依赖，基于中文母语纠错数据集NaSGEC在Bart模型上微调训练得到，效果好
* [GPT模型](https://github.com/shibing624/pycorrector/tree/master/examples/gpt)：本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的ChatGLM/LLaMA模型，模型在中文CSC和语法纠错数据集上finetune，适配中文文本纠错任务，效果很好



- 延展阅读：[中文文本纠错实践和原理解读](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/docs/correction_solution.md)
## Demo

- Official demo: https://www.mulanai.com/product/corrector/

- Colab online demo: [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1zvSyCdiLK_rglfXcIgc539K_Z7bIMpu0?usp=sharing)

- HuggingFace demo: https://huggingface.co/spaces/shibing624/pycorrector

![](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/docs/hf.png)

run example: [examples/macbert/gradio_demo.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/macbert/gradio_demo.py) to see the demo:
```shell
python examples/macbert/gradio_demo.py
```

## Evaluation

评估脚本[examples/evaluate_models/evaluate_models.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/evaluate_models/evaluate_models.py)：

- 评测集：SIGHAN-2015([sighan2015_test.tsv](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/pycorrector/data/sighan2015_test.tsv))、
EC-LAW([ec_law_test.tsv](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/data/ec_law_test.tsv))、MCSC([mcsc_test.tsv](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/data/mcsc_test.tsv))
- 评估标准：纠错准召率，采用严格句子粒度（Sentence Level）计算方式，把模型纠正之后的与正确句子完成相同的视为正确，否则为错

### 评估结果
- 评估指标：F1
- CSC(Chinese Spelling Correction): 拼写纠错模型，表示模型可以处理音似、形似、语法等长度对齐的错误纠正
- CTC(CHinese Text Correction): 文本纠错模型，表示模型支持拼写、语法等长度对齐的错误纠正，还可以处理多字、少字等长度不对齐的错误纠正
- GPU：Tesla V100，显存 32 GB

| Model Name       | Model Link                                                                                                              | Base Model                     | Avg        | SIGHAN-2015 | EC-LAW | MCSC   | GPU | QPS     |
|:-----------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------|:-----------|:------------|:-------|:-------|:--------|:--------|
| Kenlm-CSC        | [shibing624/chinese-kenlm-klm](https://huggingface.co/shibing624/chinese-kenlm-klm)                                     | kenlm                          | 0.3409     | 0.3147      | 0.3763 | 0.3317 | CPU     | 9       |
| Mengzi-T5-CSC    | [shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction](https://huggingface.co/shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction)     | mengzi-t5-base                 | 0.3984     | 0.7758      | 0.3156 | 0.1039 | GPU     | 214     |
| ERNIE-CSC        | [PaddleNLP/ernie-csc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/legacy/examples/text_correction/ernie-csc) | PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh | 0.4353     | 0.8383      | 0.3357 | 0.1318 | GPU     | 114     |
| MacBERT-CSC      | [shibing624/macbert4csc-base-chinese](https://huggingface.co/shibing624/macbert4csc-base-chinese)                       | hfl/chinese-macbert-base       | 0.3993     | 0.8314      | 0.1610 | 0.2055 | GPU     | **224** |
| ChatGLM3-6B-CSC  | [shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lora](https://huggingface.co/shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lora)               | THUDM/chatglm3-6b              | 0.4538     | 0.6572      | 0.4369 | 0.2672 | GPU     | 3       |
| Qwen2.5-1.5B-CTC | [shibing624/chinese-text-correction-1.5b](https://huggingface.co/shibing624/chinese-text-correction-1.5b)               | Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct     | 0.6802     | 0.3032      | 0.7846 | 0.9529 | GPU     | 6       |
| Qwen2.5-7B-CTC   | [shibing624/chinese-text-correction-7b](https://huggingface.co/shibing624/chinese-text-correction-7b)                   | Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct       | **0.8225** | 0.4917      | 0.9798 | 0.9959 | GPU     | 3       |
| Qwen3-4B-CTC     | [twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B](https://huggingface.co/twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B)                   | Qwen/Qwen3-4B                  | **0.7792** | 0.5270      | 0.8115 | 0.9990 | GPU     | 5       |


## Install

```shell
pip install -U pycorrector
```

or

```shell
pip install -r requirements.txt

git clone https://github.com/shibing624/pycorrector.git
cd pycorrector
pip install --no-deps .
```


通过以上两种方法的任何一种完成安装都可以。如果不想安装依赖包，可以拉docker环境。

* docker使用

```shell
docker run -it -v ~/.pycorrector:/root/.pycorrector shibing624/pycorrector:0.0.2
```

## Usage
本项目的初衷之一是比对、调研各种中文文本纠错方法，抛砖引玉。

项目实现了kenlm、macbert、seq2seq、 ernie_csc、T5、deepcontext、GPT(Qwen/ChatGLM)等模型应用于文本纠错任务，各模型均可基于已经训练好的纠错模型快速预测，也可使用自有数据训练、预测。


### kenlm模型（统计模型）
#### 中文拼写纠错

example: [examples/kenlm/demo.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/kenlm/demo.py)


```python
from pycorrector import Corrector
m = Corrector()
print(m.correct_batch(['少先队员因该为老人让坐', '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。']))
```

output:
```shell
[{'source': '少先队员因该为老人让坐', 'target': '少先队员应该为老人让座', 'errors': [('因该', '应该', 4), ('坐', '座', 10)]}
{'source': '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。', 'target': '你找到你最喜欢的工作，我也很高兴。', 'errors': [('心', '兴', 15)]}]
```

- `Corrector()`类是kenlm统计模型的纠错方法实现，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)](https://deepspeech.bj.bcebos.com/zh_lm/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm)并放置于该位置
- 返回值: `correct`方法返回`dict`，{'source': '原句子', 'target': '纠正后的句子', 'errors': [('错误词', '正确词', '错误位置'), ...]}，`correct_batch`方法返回包含多个`dict`的`list`

#### 错误检测

example: [examples/kenlm/detect_demo.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/kenlm/detect_demo.py)

```python
from pycorrector import Corrector
m = Corrector()
idx_errors = m.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']]
```

- 返回值：`list`, `[error_word, begin_pos, end_pos, error_type]`，`pos`索引位置以0开始。

#### 成语、专名纠错

example: [examples/kenlm/use_custom_proper.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/kenlm/use_custom_proper.py)

```python
from pycorrector import Corrector
m = Corrector(proper_name_path='./my_custom_proper.txt')
x = ['报应接中迩来', '这块名表带带相传',]
for i in x:
    print(i, ' -> ', m.correct(i))
```

output:

```
报应接中迩来  ->  {'source': '报应接踵而来', 'target': '报应接踵而来', 'errors': [('接中迩来', '接踵而来', 2)]}
这块名表带带相传  ->  {'source': '这块名表代代相传', 'target': '这块名表代代相传', 'errors': [('带带相传', '代代相传', 4)]}
```


#### 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）【提升准确率】误杀加白；2）【提升召回率】补充召回。

example: [examples/kenlm/use_custom_confusion.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/kenlm/use_custom_confusion.py)

```python
from pycorrector import Corrector

error_sentences = [
    '买iphonex，要多少钱',
    '共同实际控制人萧华、霍荣铨、张旗康',
]
m = Corrector()
print(m.correct_batch(error_sentences))
print('*' * 42)
m = Corrector(custom_confusion_path_or_dict='./my_custom_confusion.txt')
print(m.correct_batch(error_sentences))
```

output:

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

- 其中`./my_custom_confusion.txt`的内容格式如下，以空格间隔：

```
iPhone差 iPhoneX
张旗康 张旗康
```

自定义混淆集`ConfusionCorrector`类，除了上面演示的和`Corrector`类一起使用，还可以和`MacBertCorrector`一起使用，也可以独立使用。示例代码 [examples/macbert/model_correction_pipeline_demo.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/macbert/model_correction_pipeline_demo.py)

#### 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（140M），准确率稍低，模型下载地址：[shibing624/chinese-kenlm-klm](https://huggingface.co/shibing624/chinese-kenlm-klm) | [people2014corpus_chars.klm(密码o5e9)](https://pan.baidu.com/s/1I2GElyHy_MAdek3YaziFYw)。

example：[examples/kenlm/load_custom_language_model.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/kenlm/load_custom_language_model.py)

```python
from pycorrector import Corrector
model = Corrector(language_model_path='people2014corpus_chars.klm')
print(model.correct('少先队员因该为老人让坐'))
```

#### 英文拼写纠错

支持英文单词级别的拼写错误纠正。

example：[examples/kenlm/en_correct_demo.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/kenlm/en_correct_demo.py)

```python
from pycorrector import EnSpellCorrector
m = EnSpellCorrector()
sent = "what happending? how to speling it, can you gorrect it?"
print(m.correct(sent))
```

output:

```
{'source': 'what happending? how to speling it, can you gorrect it?', 'target': 'what happening? how to spelling it, can you correct it?', 'errors': [('happending', 'happening', 5), ('speling', 'spelling', 24), ('gorrect', 'correct', 44)]}
```

#### 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。

example：[examples/kenlm/traditional_simplified_chinese_demo.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/kenlm/traditional_simplified_chinese_demo.py)

```python
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)
```

output:

```
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kenlm方法的批量文本纠错

```
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
```

case：

```
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


### MacBert4CSC模型

基于MacBERT改变网络结构的中文拼写纠错模型，模型已经开源在HuggingFace Models：https://huggingface.co/shibing624/macbert4csc-base-chinese

模型网络结构：
- 本项目是 MacBERT 改变网络结构的中文文本纠错模型，可支持 BERT 类模型为 backbone
- 在原生 BERT 模型上进行了魔改，追加了一个全连接层作为错误检测即 [detection](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/c0f31222b7849c452cc1ec207c71e9954bd6ca08/pycorrector/macbert/macbert4csc.py#L18) ，
MacBERT4CSC 训练时用 detection 层和 correction 层的 loss 加权得到最终的 loss，预测时用 BERT MLM 的 correction 权重即可

![macbert_network](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/docs/git_image/macbert_network.jpg)

详细教程参考[examples/macbert/README.md](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/macbert/README.md)


#### pycorrector快速预测
example：[examples/macbert/demo.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/macbert/demo.py)

```python
from pycorrector import MacBertCorrector
m = MacBertCorrector("shibing624/macbert4csc-base-chinese")
print(m.correct_batch(['今天新情很好', '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。']))
```

output：

```bash
{'source': '今天新情很好', 'target': '今天心情很好', 'errors': [('新', '心', 2)]}
{'source': '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。', 'target': '你找到你最喜欢的工作，我也很高兴。', 'errors': [('心', '兴', 15)]}
```

#### transformers快速预测
见[examples/macbert/README.md](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/macbert/README.md)

### T5模型

基于T5的中文拼写纠错模型，模型训练详细教程参考[examples/t5/README.md](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/t5/README.md)

#### pycorrector快速预测
example：[examples/t5/demo.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/t5/demo.py)
```python
from pycorrector import T5Corrector
m = T5Corrector()
print(m.correct_batch(['今天新情很好', '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。']))
```

output:

```
[{'source': '今天新情很好', 'target': '今天心情很好', 'errors': [('新', '心', 2)]},
{'source': '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。', 'target': '你找到你最喜欢的工作，我也很高兴。', 'errors': [('心', '兴', 15)]}]
```

### GPT模型
基于ChatGLM3、Qwen2.5、Qwen3等模型微调训练纠错模型，训练方法见[examples/gpt/README.md](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/gpt/README.md)

#### pycorrector快速预测

example: [examples/gpt/demo.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/gpt/demo.py)
```python
from pycorrector.gpt.gpt_corrector import GptCorrector
m = GptCorrector()
print(m.correct_batch(['今天新情很好', '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。']))
```

output:
```shell
[{'source': '今天新情很好', 'target': '今天心情很好', 'errors': [('新', '心', 2)]},
{'source': '你找到你最喜欢的工作，我也很高心。', 'target': '你找到你最喜欢的工作，我也很高兴。', 'errors': [('心', '兴', 15)]}]
```

### ErnieCSC模型

基于ERNIE的中文拼写纠错模型，模型已经开源在[PaddleNLP](https://bj.bcebos.com/paddlenlp/taskflow/text_correction/csc-ernie-1.0/csc-ernie-1.0.pdparams)。
模型网络结构：

<img src="https://user-images.githubusercontent.com/10826371/131974040-fc84ec04-566f-4310-9839-862bfb27172e.png" width="500" />

详细教程参考[examples/ernie_csc/README.md](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/ernie_csc/README.md)



#### pycorrector快速预测
example：[examples/ernie_csc/demo.py](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/examples/ernie_csc/demo.py)
```python
from pycorrector import ErnieCscCorrector

if __name__ == '__main__':
    error_sentences = [
        '真麻烦你了。希望你们好好的跳无',
        '少先队员因该为老人让坐',
    ]
    m = ErnieCscCorrector()
    batch_res = m.correct_batch(error_sentences)
    for i in batch_res:
        print(i)
        print()
```

output:

```
{'source': '真麻烦你了。希望你们好好的跳无', 'target': '真麻烦你了。希望你们好好的跳舞', 'errors': [{'position': 14, 'correction': {'无': '舞'}}]}
{'source': '少先队员因该为老人让坐', 'target': '少先队员应该为老人让座', 'errors': [{'position': 4, 'correction': {'因': '应'}}, {'position': 10, 'correction': {'坐': '座'}}]}
```




### Bart模型

基于SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集训练的Bart4CSC模型，已经release到HuggingFace Models: https://huggingface.co/shibing624/bart4csc-base-chinese

```python
from transformers import BertTokenizerFast
from textgen import BartSeq2SeqModel

tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('shibing624/bart4csc-base-chinese')
model = BartSeq2SeqModel(
    encoder_type='bart',
    encoder_decoder_type='bart',
    encoder_decoder_name='shibing624/bart4csc-base-chinese',
    tokenizer=tokenizer,
    args={"max_length": 128, "eval_batch_size": 128})
sentences = ["少先队员因该为老人让坐"]
print(model.predict(sentences))
```

output:
```shell
['少先队员应该为老人让座']
```

如果需要训练Bart模型，请参考 https://github.com/shibing624/textgen/blob/main/examples/seq2seq/training_bartseq2seq_zh_demo.py


### MuCGECBart模型

模型在第一次运行时，会自动下载到"~/.cache/modelscope/hub/"子目录。
注意该模型在python=3.8.19环境下通过测试，其它依赖包版本可能会有问题。

#### 安装依赖
```shell
pip install pycorrector modelscope==1.16.0 fairseq==0.12.2
```

#### 使用示例
```python
from pycorrector.mucgec_bart.mucgec_bart_corrector import MuCGECBartCorrector


if __name__ == "__main__":
    m = MuCGECBartCorrector()
    result = m.correct_batch(['这洋的话，下一年的福气来到自己身上。', 
                               '在拥挤时间，为了让人们尊守交通规律，派至少两个警察或者交通管理者。', 
                               '随着中国经济突飞猛近，建造工业与日俱增', 
                               "北京是中国的都。", 
                               "他说：”我最爱的运动是打蓝球“", 
                               "我每天大约喝5次水左右。", 
                               "今天，我非常开开心。"])
    print(result)
```

output:
```shell
[{'source': '这洋的话，下一年的福气来到自己身上。', 'target': '这样的话，下一年的福气就会来到自己身上。', 'errors': [('洋', '样', 1), ('', '就会', 11)]},
{'source': '在拥挤时间，为了让人们尊守交通规律，派至少两个警察或者交通管理者。', 'target': '在拥挤时间，为了让人们遵守交通规则，应该派至少两个警察或者交通管理者。', 'errors': [('尊', '遵', 11), ('律', '则', 16), ('', '应该', 18)]},
{'source': '随着中国经济突飞猛近，建造工业与日俱增', 'target': '随着中国经济突飞猛进，建造工业与日俱增', 'errors': [('近', '进', 9)]},
{'source': '北京是中国的都。', 'target': '北京是中国的首都。', 'errors': [('', '首', 6)]},
{'source': '他说：”我最爱的运动是打蓝球“', 'target': '他说：“我最爱的运动是打篮球”', 'errors': [('”', '“', 3), ('蓝', '篮', 12), ('“', '”', 14)]},
{'source': '我每天大约喝5次水左右。', 'target': '我每天大约喝5杯水左右。', 'errors': [('次', '杯', 7)]},
{'source': '今天，我非常开开心。', 'target': '今天，我非常开心。', 'errors': [('开', '', 7)]}]
```



## Dataset

| 数据集                          | 语料                           |                                                                                下载链接                                                                                 | 压缩包大小 |
|:-----------------------------|:-----------------------------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----:|
| **`SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集`** | SIGHAN+Wang271K(27万条)        |               [百度网盘（密码01b9）](https://pan.baidu.com/s/1BV5tr9eONZCI0wERFvr0gQ) <br/> [shibing624/CSC](https://huggingface.co/datasets/shibing624/CSC)                | 106M  |
| **`原始SIGHAN数据集`**            | SIGHAN13 14 15               |                                                      [官方csc.html](http://nlp.ee.ncu.edu.tw/resource/csc.html)                                                       | 339K  |
| **`原始Wang271K数据集`**          | Wang271K                     |                   [Automatic-Corpus-Generation dimmywang提供](https://github.com/wdimmy/Automatic-Corpus-Generation/blob/master/corpus/train.sgml)                    |  93M  |
| **`人民日报2014版语料`**            | 人民日报2014版                    |                                    [飞书（密码cHcu）](https://l6pmn3b1eo.feishu.cn/file/boxcnKpildqIseq1D4IrLwlir7c?from=from_qr_code)                                    | 383M  |
| **`NLPCC 2018 GEC官方数据集`**    | NLPCC2018-GEC                |                                        [官方trainingdata](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2018/dldoc/trainingdata02.tar.gz)                                         | 114M  |
| **`NLPCC 2018+HSK熟语料`**      | nlpcc2018+hsk+CGED           | [百度网盘（密码m6fg）](https://pan.baidu.com/s/1BkDru60nQXaDVLRSr7ktfA) <br/> [飞书（密码gl9y）](https://l6pmn3b1eo.feishu.cn/file/boxcnudJgRs5GEMhZwe77YGTQfc?from=from_qr_code) | 215M  |
| **`NLPCC 2018+HSK原始语料`**     | HSK+Lang8                    | [百度网盘（密码n31j）](https://pan.baidu.com/s/1DaOX89uL1JRaZclfrV9C0g) <br/> [飞书（密码Q9LH）](https://l6pmn3b1eo.feishu.cn/file/boxcntebW3NI6OAaqzDUXlZHoDb?from=from_qr_code) |  81M  |
| **`中文纠错比赛数据汇总`**             | Chinese Text Correction（CTC） |                                                     [中文纠错汇总数据集（天池）](https://tianchi.aliyun.com/dataset/138195)                                                      |   -   |
| **`NLPCC 2023中文语法纠错数据集`**    | NLPCC 2023 Sharedtask1       |                          [Task 1: Chinese Grammatical Error Correction（Training Set）](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2023/taskdata.php)                          | 125M  |
| **`百度智能文本校对比赛数据集`**          | 中文真实场景纠错数据                   |                          [shibing624/chinese_text_correction](https://huggingface.co/datasets/shibing624/chinese_text_correction)                          |  10M  |
| **`200万中文纠错数据集`**            | 中文语法和拼写纠错数据                  |                          [twnlp/ChinseseErrorCorrectData](https://huggingface.co/datasets/twnlp/ChinseseErrorCorrectData)                          |  2M   |



说明：

- SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集(27万条)，是通过原始SIGHAN13、14、15年数据集和Wang271K数据集格式转化后得到，json格式，带错误字符位置信息，SIGHAN为test.json，
  macbert4csc模型训练可以直接用该数据集复现paper准召结果，详见[pycorrector/macbert/README.md](pycorrector/macbert/README.md)。
- NLPCC 2018 GEC官方数据集[NLPCC2018-GEC](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2018/taskdata.php)，
  训练集[trainingdata](http://tcci.ccf.org.cn/conference/2018/dldoc/trainingdata02.tar.gz)[解压后114.5MB]，该数据格式是原始文本，未做切词处理。
- 汉语水平考试（HSK）和lang8原始平行语料[HSK+Lang8][百度网盘（密码n31j）](https://pan.baidu.com/s/1DaOX89uL1JRaZclfrV9C0g)，该数据集已经切词，可用作数据扩增。
- NLPCC 2018 + HSK + CGED16、17、18的数据，经过以字切分，繁体转简体，打乱数据顺序的预处理后，生成用于纠错的熟语料(nlpcc2018+hsk)
  ，[百度网盘（密码:m6fg）](https://pan.baidu.com/s/1BkDru60nQXaDVLRSr7ktfA) [130万对句子，215MB]

SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集，数据格式：
```json
[
    {
        "id": "B2-4029-3",
        "original_text": "晚间会听到嗓音，白天的时候大家都不会太在意，但是在睡觉的时候这嗓音成为大家的恶梦。",
        "wrong_ids": [
            5,
            31
        ],
        "correct_text": "晚间会听到噪音，白天的时候大家都不会太在意，但是在睡觉的时候这噪音成为大家的恶梦。"
    }
]
```

字段解释：
- id：唯一标识符，无意义
- original_text: 原始错误文本
- wrong_ids： 错误字的位置，从0开始
- correct_text: 纠正后的文本

#### 自有数据集

可以使用自己数据集训练纠错模型，把自己数据集标注好，保存为跟训练样本集一样的json格式，然后加载数据训练模型即可。

1. 已有大量业务相关错误样本，主要标注错误位置（wrong_ids）和纠错后的句子(correct_text)
2. 没有现成的错误样本，可以写脚本生成错误样本（original_text），根据音似、形似等特征把正确句子的指定位置（wrong_ids）字符改为错字，附上
第三方同音字生成脚本[同音词替换](https://github.com/dongrixinyu/JioNLP/wiki/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%A2%9E%E5%BC%BA-%E8%AF%B4%E6%98%8E%E6%96%87%E6%A1%A3#%E5%90%8C%E9%9F%B3%E8%AF%8D%E6%9B%BF%E6%8D%A2)


### Language Model

[什么是语言模型？-wiki](https://github.com/shibing624/pycorrector/wiki/%E7%BB%9F%E8%AE%A1%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%8E%9F%E7%90%86)

语言模型对于纠错步骤至关重要，当前默认使用的是从千兆中文文本训练的中文语言模型[zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm(2.8G)](https://deepspeech.bj.bcebos.com/zh_lm/zh_giga.no_cna_cmn.prune01244.klm)，
提供人民日报2014版语料训练得到的轻量版语言模型[people2014corpus_chars.klm(密码o5e9)](https://pan.baidu.com/s/1I2GElyHy_MAdek3YaziFYw)。

大家可以用中文维基（繁体转简体，pycorrector.utils.text_utils下有此功能）等语料数据训练通用的语言模型，或者也可以用专业领域语料训练更专用的语言模型。更适用的语言模型，对于纠错效果会有比较好的提升。

1. kenlm语言模型训练工具的使用，请见博客：http://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/79560063
2. 16GB中英文无监督、平行语料[Linly-AI/Chinese-pretraining-dataset](https://huggingface.co/datasets/Linly-AI/Chinese-pretraining-dataset)
3. 524MB中文维基百科语料[wikipedia-cn-20230720-filtered](https://huggingface.co/datasets/pleisto/wikipedia-cn-20230720-filtered)



## Contact

- Github Issue(建议)：[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/shibing624/pycorrector.svg)](https://github.com/shibing624/pycorrector/issues)
- Github discussions：欢迎到讨论区[![GitHub discussions](https://img.shields.io/github/discussions/shibing624/pycorrector.svg)](https://github.com/shibing624/pycorrector/discussions)灌水（不会打扰开发者），公开交流纠错技术和问题
- 邮件我：xuming: xuming624@qq.com
- 微信我：加我*微信号：xuming624*, 进Python-NLP交流群，备注：*姓名-公司名-NLP*


<img src="https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/docs/git_image/wechat.jpeg" width="200" />

<img src="https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/docs/git_image/wechat_group.jpg" width="200" />

## Citation

如果你在研究中使用了pycorrector，请按如下格式引用：

APA:
```latex
Xu, M. Pycorrector: Text error correction tool (Version 0.4.2) [Computer software]. https://github.com/shibing624/pycorrector
```

BibTeX:
```latex
@misc{Xu_Pycorrector_Text_error,
  title={Pycorrector: Text error correction tool},
  author={Ming Xu},
  year={2023},
  howpublished={\url{https://github.com/shibing624/pycorrector}},
}
```



## License

pycorrector 的授权协议为 **Apache License 2.0**，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加pycorrector的链接和授权协议。

## Contribute

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：

- 在`tests`添加相应的单元测试
- 使用`python -m pytest`来运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的

之后即可提交PR。

## References

* [基于文法模型的中文纠错系统](https://blog.csdn.net/mingzai624/article/details/82390382)
* [Norvig’s spelling corrector](http://norvig.com/spell-correct.html)
* [Chinese Spelling Error Detection and Correction Based on Language Model, Pronunciation, and Shape[Yu, 2013]](http://www.aclweb.org/anthology/W/W14/W14-6835.pdf)
* [Chinese Spelling Checker Based on Statistical Machine Translation[Chiu, 2013]](http://www.aclweb.org/anthology/O/O13/O13-1005.pdf)
* [Chinese Word Spelling Correction Based on Rule Induction[yeh, 2014]](http://aclweb.org/anthology/W14-6822)
* [Neural Language Correction with Character-Based Attention[Ziang Xie, 2016]](https://arxiv.org/pdf/1603.09727.pdf)
* [Chinese Spelling Check System Based on Tri-gram Model[Qiang Huang, 2014]](http://www.anthology.aclweb.org/W/W14/W14-6827.pdf)
* [Neural Abstractive Text Summarization with Sequence-to-Sequence Models[Tian Shi, 2018]](https://arxiv.org/abs/1812.02303)
* [基于深度学习的中文文本自动校对研究与实现[杨宗霖, 2019]](https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/docs/基于深度学习的中文文本自动校对研究与实现.pdf)
* [A Sequence to Sequence Learning for Chinese Grammatical Error Correction[Hongkai Ren, 2018]](https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-99501-4_36)
* [ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators](https://openreview.net/pdf?id=r1xMH1BtvB)
* [Revisiting Pre-trained Models for Chinese Natural Language Processing](https://arxiv.org/abs/2004.13922)
* Ruiqing Zhang, Chao Pang et al. "Correcting Chinese Spelling Errors with Phonetic Pre-training", ACL, 2021
* DingminWang et al. "A Hybrid Approach to Automatic Corpus Generation for Chinese Spelling Check", EMNLP, 2018
* [MuCGEC: a Multi-Reference Multi-Source Evaluation Dataset for Chinese Grammatical Error Correction](https://aclanthology.org/2022.naacl-main.227) (Zhang et al., NAACL 2022)