NLP 中文拼写检测开源-01-基于贝叶斯公式的拼写检查器 CSC

拼写纠正系列

NLP 中文拼写检测实现思路

NLP 中文拼写检测纠正算法整理

NLP 英文拼写算法，如果提升 100W 倍的性能？

NLP 中文拼写检测纠正 Paper

java 实现中英文拼写检查和错误纠正？可我只会写 CRUD 啊！

一个提升英文单词拼写检测性能 1000 倍的算法？

单词拼写纠正-03-leetcode edit-distance 72.力扣编辑距离

NLP 开源项目

nlp-hanzi-similar 汉字相似度

word-checker 中英文拼写检测

pinyin 汉字转拼音

opencc4j 繁简体转换

sensitive-word 敏感词

前言

大家好，我是老马。

下面的内容是一些其他小伙伴开源的比较优秀的实现和文章解释。

个人感受

这里的贝叶斯感觉实际实现起来特别简单，就是找到对应拼写错误的单词。

然后计算对应的 2 以内的编辑距离的单词，计算出现的概率，进行排序返回即可。

和我的实现逻辑是一样的，不同的是我已经提前处理好了词典的频率。

不过感觉还是有 n-gram 的优化，可以更加准确。

比如前面输入一个单词，后面存在错误的，那么前面的一个应该是已经存在的概率，然后推导后面的，用 2-gram 之类的方式。

贝叶斯公式

什么是贝叶斯公式？

来看来自维基百科的定义：

贝叶斯定理

贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯 ( Thomas Bayes 1702-1761 ) 发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 和 P(B|A)。

按照定理 6 的乘法法则，P(A∩B)=P(A)·P(B|A)=P(B)·P(A|B)，可以立刻导出贝叶斯定理：

P(A|B) = P(A)·P(B|A) / P(B)

如上公式也可变形为

P(B|A) = P(A)·P(A|) / P(A)

拼写错误的定义

拼写纠错（Spelling Correction），又称拼写检查（Spelling Checker），往往被用于字处理软件、输入法和搜索引擎中。

拼写纠错一般可以拆分成两个子任务：

拼写错误检测Spelling Error Detection：按照错误类型不同，分为Non-word Errors和Real-word

Errors。前者指那些拼写错误后的词本身就不合法，如错误的将"giraffe”写成"graffe”；后者指那些拼写错误后的词仍然是合法的情况，如将"there”错误拼写为"three”（形近），将"peace”错误拼写为"piece”（同音），将"two”错误拼写为"too”（同音）。

拼写纠错Spelling Error Correction：自动纠错，如把"hte”自动校正为"the”，或者给出一个最可能的拼写建议，甚至一个拼写建议列表。

二、Non-word拼写错误

拼写错误检测Spelling error detection：任何不被词典所包含的word均被当作拼写错误(spelling error)，识别准确率依赖词典的规模和质量。

拼写纠错Spelling error correction：查找词典中与error最近似的word，常见的方法有:

最短加权编辑距离(Shortest weighted edit distance)和最高噪音通道概率(Highest noisy channel probability)。

三、Real-word拼写错误

拼写错误检测Spelling error detection：每个word都作为拼写成员(spelling error candidate)。

拼写纠错Spelling error correction：从发音和拼写等角度，查找与word最近似的words集合作为拼写建议，常见的方法有最高噪音通道概率(Highest noisy channel probability)和分类(Classifier)。

四、基于噪声信道模型(Noisy Channel Model)的拼写纠错

Noisy Channel Model 即噪声信道模型，或称信源信道模型，这是一个普适性的模型，被用于语音识别、拼写纠错、机器翻译、中文分词、词性标注、音字转换等众多应用领域。

其形式很简单，如下图所示：

噪声信道试图通过带噪声的输出信号恢复输入信号，形式化定义为：

恢复输入信号

应用于拼写纠错任务的流程如下：

拼写纠错任务

noisy word（即splling error）被看作original word通过noisy channel转换得到，现在已知noisy word（用x表示）如何求得最大可能的original word（用w表示），公式如下：

result

P(w)为先验概率，P(x|w)为转移概率，二者可以基于训练语料库建立语言模型和转移矩阵（又称error model，channel model）得到。

五、拼写检查器

第一步，以一个比较大的文本文件big.txt作为样本，分析每个单词出现的概率作为语言模型(Language Model)和词典。

big.txt的地址是：http://norvig.com/big.txt

第二步，如果用户输入的单词不在词典中，则产生编辑距离(Edit Distance)为2的所有可能单词。

所谓编辑距离为1就是对用户输入的单词进行删除1个字符、添加1个字符、交换相邻字符、替换1个字符产生的所有单词。

而编辑距离为2就是对这些单词再进行一次上述所有变换，因此最后产生的单词集会很大。

可以与词典作差集，只保留词典中存在的单词。

1）插入一个字符(Insertion) 2）删除一个字符(Deletion) 3）替代一个字符(Substitution) 4）转义一个字符(Transposition)

第三步，假设事件c是我们猜测用户可能想要输入的单词，而事件w是用户实际输入的错误单词，根据贝叶斯公式可知：

P(c|w) = P(w|c) * P(c)/ P(w)

这里的P(w)对于每个单词都是一样的，可以忽略。

而 P(w|c) 是误差模型(Error Model)，是用户想要输入w却输入c的概率，这是需要大量样本数据和事实依据来得到的，为了简单起见也忽略掉。

因此，我们可以找出编辑距离为2的单词集中P(c)概率最大的几个来提示用户。

据统计，80%的拼写错误编辑距离为1，几乎所有的拼写错误编辑距离小于等于2，基于此，可以减少大量不必要的计算。

通过计算最小编辑距离获取拼写建议候选集（candidate w），此时，我们希望选择概率最大的w作为最终的拼写建议，基于噪声信道模型思想，需要进一步计算 P(w) 和 P(x|w)。

通过对语料库计数、平滑等处理可以很容易建立语言模型，即可得到P(w)。

核心实现

https://github.com/hlk-1135/Dictionary

public class SpellChecker {private static final char[] alphabets = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz".toCharArray();public void start() throws IOException {//1.构建语言模型String path = "E:\\big.txt";Map<String, Double> languModel = buildLanguageModel(path);Set<String> dictionary = languModel.keySet();while((input = reader.readLine()) != null) {input = input.trim().toLowerCase();if("bye".equals(input))break;if(dictionary.contains(input))continue;long startTime = System.currentTimeMillis();//3.在编辑距离内设置一个单词集，并删除字典中不存在的单词Set<String> wordsInEditDistance = buildEditDistance1Set(languModel, input);wordsInEditDistance.retainAll(dictionary);if(wordsInEditDistance.isEmpty()) {wordsInEditDistance = buildEditDistance2Set(languModel, input);wordsInEditDistance.retainAll(dictionary);if (wordsInEditDistance.isEmpty()) {System.out.println("Failed to check this word!");continue;}}// 4.计算所以可能的概率List<String> guessWords = guessRightWord(languModel, wordsInEditDistance);System.out.printf("Do you want to input %s and Cost time: %.10f second(s)\n",guessWords.toString(), (System.currentTimeMillis() - startTime) / 1000D);}}/*** 读取语料库big.txt，构建模型* @param path* @return* @throws IOException*/private Map<String, Double> buildLanguageModel(String path) throws IOException {Map<String, Double> languModel = new HashMap<String, Double>();BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(path));//去掉文档中除字母外的所有符号Pattern pattern = Pattern.compile("[a-zA-Z]+");String line;int totalCount = 0;while ((line = reader.readLine()) != null) {String[] words = line.split(" ");for(String word : words) {if(pattern.matcher(word).matches()) {word = word.toLowerCase();Double wordCount = languModel.get(word);if(wordCount == null) {languModel.put(word, 1D);} else {languModel.put(word, wordCount+1D);}totalCount++;}}}reader.close();for(Entry<String, Double> entry : languModel.entrySet())entry.setValue(entry.getValue() / totalCount);return languModel;}/*** 编辑距离为1的单词集合* @param languModel* @param input* @return*/private Set<String> buildEditDistance1Set(Map<String, Double> languModel,String input) {Set<String> wordsInEditDistance = new HashSet<String>();char[] characters = input.toCharArray();// 删除：删除一个字母的情况，delete letter[i]for(int i=0;i<input.length();i++) {wordsInEditDistance.add(input.substring(0,i) + input.substring(i+1));}// 换位: 交换letter[i] and letter[i+1]for(int i=0;i<input.length()-1;i++) {wordsInEditDistance.add(input.substring(0,i) + characters[i+1] + characters[i] + input.substring(i+2));}// 替换: 将 letter[i]替换为a-zfor(int i=0;i<input.length();i++) {for(char c : alphabets) {wordsInEditDistance.add(input.substring(0,i) + c + input.substring(i+1));}}// 插入: 插入一个新的字母 a-zfor(int i=0;i<input.length()+1;i++){for(char c : alphabets) {wordsInEditDistance.add(input.substring(0,i) + c + input.substring(i));}}return wordsInEditDistance;}/*** 编辑距离为2的集合.通过editDistance1函数得到编辑距离为1的集合,* 该集合单词再通过editDistance1函数,就可以得到编辑距离为2的集合 * @param languModel* @param input* @return*/private Set<String> buildEditDistance2Set(Map<String, Double> languModel,String input) {Set<String> wordsInEditDistance1 = buildEditDistance1Set(languModel, input);Set<String> wordsInEditDistance2 = new HashSet<String>();for(String editDistance1 : wordsInEditDistance1) {wordsInEditDistance2.addAll(buildEditDistance1Set(languModel, input));}wordsInEditDistance2.addAll(wordsInEditDistance1);return wordsInEditDistance2;}/*** 从语料库中获取正确单词* @param languModel* @param wordsInEditDistance* @return*/private List<String> guessRightWord(final Map<String, Double> languModel,Set<String> wordsInEditDistance){List<String> words = new LinkedList<String>(wordsInEditDistance);//按照单词在字库中出现的频率大小排序，频率越大出现的可能性越大  Collections.sort(words, new Comparator<String>() {@Overridepublic int compare(String word1, String word2) {return languModel.get(word2).compareTo(languModel.get(word1));}});    return words.size() > 5 ? words.subList(0, 5) : words;}
}