多模型中文文本纠错工具包,支持音形语法纠错
pycorrector是一个开源的中文文本纠错工具包,集成了多种模型如Kenlm、BERT、MacBERT等。该工具可纠正音似、形似、语法及专名错误,并支持自定义混淆集和专名词典。项目提供多个预训练模型,在SigHAN数据集上进行了评估。pycorrector适用于中文文本纠错的研究和实际应用场景。
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<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: 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、Transformer等多种模型的文本纠错,并在SigHAN数据集评估各模型的效果。
Guide
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。
[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
Official demo: https://www.mulanai.com/product/corrector/
HuggingFace demo: https://huggingface.co/spaces/shibing624/pycorrector
run example: examples/macbert/gradio_demo.py to see the demo:
python examples/macbert/gradio_demo.py
提供评估脚本examples/evaluate_models/evaluate_models.py:
评估数据集:SIGHAN2015测试集
GPU:Tesla V100,显存 32 GB
Model Name | Model Link | Base Model | GPU | Precision | Recall | F1 | QPS |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Kenlm-CSC | shibing624/chinese-kenlm-klm | kenlm | CPU | 0.6860 | 0.1529 | 0.2500 | 9 |
BART-CSC | shibing624/bart4csc-base-chinese | fnlp/bart-base-chinese | GPU | 0.6984 | 0.6354 | 0.6654 | 58 |
Mengzi-T5-CSC | shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction | mengzi-t5-base | GPU | 0.8321 | 0.6390 | 0.7229 | 214 |
MacBERT-CSC | shibing624/macbert4csc-base-chinese | hfl/chinese-macbert-base | GPU | 0.8254 | 0.7311 | 0.7754 | 224 |
ChatGLM3-6B-CSC | shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lora | THUDM/chatglm3-6b | GPU | 0.5574 | 0.4917 | 0.5225 | 4 |
pip install -U pycorrector
or
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 run -it -v ~/.pycorrector:/root/.pycorrector shibing624/pycorrector:0.0.2
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、LLaMA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。
example: examples/kenlm/demo.py
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:
[{'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)并放置于该位置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
example: examples/kenlm/detect_demo.py
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']]
list
, [error_word, begin_pos, end_pos, error_type]
,pos
索引位置以0开始。example: examples/kenlm/use_custom_proper.py
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)]}
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
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',
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基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用,可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。
UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用,基于 UI-TARS(视觉语言模型)构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能,支持跨平台使用(Windows/MacOS),能提供实时反馈和状态显示,且数据完全本地处理,保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式,还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景,如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档,包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等,方便开发者使用和扩展。
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Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目,支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项,可调整分辨率、扩散步数等参数,还能对提示词进行增强。 使用了多种先进技术和工具,在视频和图像生成领域具有广泛应用前景,适合研究人员和开发者使用。
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爱图表(aitubiao.com)就是AI图表,是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台,专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型,爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能,致力于帮助职场人士高效处理和表达数据,提升工作效率和报告质量。
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Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型,支持图像和视频输入,可用于多种场景,如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式,还包含了视觉处理工具,有助于开发者快速集成和使用,提升工作效率。
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HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力,支持多种分辨率和视频长度选择,能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法,可灵活调整生成参数,满足不同场景的需求,是文本生成图像视频领域的优质工具。
一个基于 Gradio 构建的 WebUI,支持与浏览器智能体进行便捷交互。
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基于 ESP32 的小智 AI 开发项目,支持多种网络连接与协议,实现语音交互等功能。
xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目,专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能,如网络连接、OTA 升级、设备激活等,同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者,都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统,为智能设备开发提供强大助力。
一个用于 OCR 的项目,支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换,并提供测试和报告功能。
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