顧名思義，文字糾錯就是將文字中有錯誤的地方進行糾正，錯誤型別包含錯別字、缺失字、冗餘字、詞語搭配錯誤和語法錯誤等。目前也有一些開源的文字糾錯工具，比如pycorrector等，雖然這些工具可以滿足一部分場景中的文字糾錯需求，但其效果距離真正應用還有較大的差距，所以十分有必要自行上手構建一個文字糾錯系統。

近年來，錯別字連篇的法律檔案、寫錯國家機構的新聞報導、國名有誤的釋出會現場，無不成為網友熱議的物件。為何低階錯誤無人發現？為何專業人士竟在文字上遭遇“滑鐵盧”？一連串的質疑也說明，文字糾錯是內容安全的首當其衝的一面。

在避免文字錯誤上，人工智慧或許比人類更具優勢，它能夠記住大量的資料，且不會被糟心事影響情緒，不僅能基於客觀現實執行任務，還能夠比人類更好地評估和權衡相關因素，比人類更快、更準確地識別。

一套優質的“文字糾錯”系統，自動對輸入文字進行糾錯提示，並給予修改建議，讓政府機構工作人員、媒體人、文字撰稿人、編輯、律師等職業從繁雜的文字“找茬”任務中脫離出來，快速找到一時疏忽與認知錯位導致的字詞錯誤，有效降低內容風險。本文將介紹文字糾錯的相關知識，提供文字糾錯的幾種技術落地方式。

01 用詞庫對文字進行糾錯

文字糾錯系統透過一個內建詞庫對文字進行糾錯，這是最簡單粗暴的方式。詞庫在文字糾錯中可以處理一些常見詞語的錯誤，如一些常見的人名、地名或者常用詞。比如“秦時皇”可以被糾正為“秦始皇”；“鼓浪與”可以被糾正為“鼓浪嶼”；“洛因繽紛”可以被糾正為“落英繽紛”。

同時，詞庫可以對業務方反饋的badcase進行快速的修正，這在演算法側是不太現實的。填平一個badcase的坑，達到後續自動發現糾正的效果，演算法側往往需要重新花1～2周去重新訓練一個模型。詞庫雖然行動快速，但是也難免過於“橫衝直撞”。詞庫糾錯缺乏了上下文資訊的利用，其所能達到的效果是遠遠不夠的，所以詞庫糾錯是文字糾錯中必要但不充分的一個環節。

02 BERT模式的文字糾錯

自從BERT在2018年出現後，NLP領域的各大榜單基本上都被BERT模型和它的各種變種模型（RoBERTa、ERNIE、NEZHA、XLNet、BART）所佔據。即使是到現在，NLP領域的各項工作都被BERT模型這種大規模資料無監督預訓練+小規模資料有監督微調這種模式所影響。那麼文字糾錯是否可以用BERT模型來做呢？先來看一下原始的BERT模型任務。

這裡由於在實際使用中我們去掉了NSP任務，所以在輸入端沒有加上Segment Embedding。

於是，我們可以很方便的將原始BERT模型的MLM任務改進為糾錯任務。在訓練/微調階段，我們可以將15%的token隨機替換成錯誤的字，然後讓模型將正確的字還原出來，這和BERT模型的訓練任務是一致的。當然這裡我們也可以引入wwm、ERNIE或者spanBERT裡的詞邊界資訊來提升模型的效果，這裡不再展開。）

在測試階段，直接把原文輸入給模型，讓模型預測每個位置的正確token，看預測token跟原始token是否一致就可以知道每個位置的token是否有錯，以及正確的token是什麼。

但是，可以看到，上面我們只處理了錯字這種輸入和輸出等長的情況，在文字糾錯中還存在少字、多字等輸入和輸出長度不相等的情況（如“哈濱是黑龍江的省會”需要被更改為“哈爾濱是黑龍江的省會”），而原始的BERT模型對於這種情況是無法處理的。

針對上述的情況，可以有如下兩種解決方案。這裡我們只討論少字的情況，因為多字情況其實仍然可以視為一個錯字替換的問題（將原始token替換為空）。

方案一：預測缺失字數

在將文字輸入到BERT模型之前，我們可以先用一個前置模型去預測缺失字的個數，將缺失的地方用特殊字元[MASK]進行填充，然後再使用BERT語言模型生成修正候選結果，最後透過比較多個候選修正句子的困惑度來確定缺失修正結果。如下圖所示：

方案二：透過序列標註來進行文字的糾錯

我們可以將文字糾錯問題轉化為標籤序列標註問題（具體可以檢視Google在2019年開源的LASERTAGGER模型），然後再根據標籤所對應的編輯操作，將輸入文字修改後得到正確的輸出文字。具體地，在文字糾錯任務中我們可以設計4類標籤，分別為KEEP、DELETE、DELETE|x、KEEP|x，其中KEEP表示當前文字無需修改，DELETE表示當前文字需要刪除、DELETE|x表示當前文字需要被替換為token x、KEEP|x表示需要在當前文字前插入token x。藉助於這種方式，我們就可以自然地對各種不同型別的錯誤進行修正。

03 基於生成的文字糾錯

儘管用BERT模型進行文字糾錯已經可以取得不錯的效果，但是僅透過BERT模型來進行文字糾錯仍存在一些缺陷。在BERT模型中，每個輸出的token之間是相互獨立的，也就是說上一個step中輸出的錯誤糾正並不會影響到當前step的錯誤糾正，那麼就會導致如下圖的問題：

在句子“冰是液體”中，儘管位置θ的token“冰”已經被糾正為“水”，但是該糾正資訊並沒有傳遞到位置2的token中，所以模型在預測2位置的輸出時仍然會將“液”糾正為“固”，這就導致了錯誤。

為解決上訴問題，可以引入生成模型來進行文字糾錯。在生成模型中，輸出是從左向右逐個生成的，左邊的輸出資訊可以傳遞到右邊的輸出中，因此可以解決上述的缺陷。採用生成模型進行文字糾錯也有兩種方案：

方案一：GPT式的生成

這種方式的實現過程也比較簡單，只需要在原有的BERT模型後面在嵌入一層或多層Transformer Decoder就可以了。等價於NMT任務，需要將有錯的文字翻譯為沒有錯的文字。

方案二：UniLM式的生成

這種生成方式使用的仍然是BERT模型的架構，不需要對模型進行改變。但在預訓練階段需要透過控制AttentionMask來讓模型學習如何進行生成。如下圖： 

UniLM文字校對過程如下圖：

04 模型結果的修正

接下來，我們需要修正模型建議的結果，因為我們不能保證文字糾錯模型的輸出都是正確的，當模型出現誤判的時候，我們需要放棄對應修改，這對提升糾錯模型的準確率很有幫助。

字音、字形相似度的限制

考慮到中文的輸入基本上都是拼音或者五筆，因此錯誤內容在字音或者字形上基本上都是相似的。基於此，我們可以透過字音、字形對修改結果進行限制。

方法一：將字音、字形作為特徵輸入到模型中。阿里在ACL2020提出了SPELLGCN，透過圖神經網路，將字音、字形特徵引入模型，其主要作用就是限制每個字的輸出空間，錯誤字的糾正結果更應該被預測為其音近字或者形近字。

方法二：在模型外對輸出結果進行字音字形的限制。該方法具體可參考FASPELL，該方法結合模型輸出結果，再綜合考慮字音、字形相似度來選出最終的修正結果。

句子困惑度的限制

通常，我們可以困惑度來評價一個語言模型的好壞，比如一個句子困惑度的計算可以表示為：

在這裡，我們還可以訓練一個模型來對修正的句子計算困惑度，當發現修改之後句子的分數反而降低了，我們就可以放棄本次修改。

文字糾錯的展望

文字糾錯是目前MLP領域難度較高的的一項工作，如何覆蓋各種不同的錯誤型別，如何應對不同場景下的文字差異，是一項很有挑戰性的工作。同時，文字糾錯技術有著廣泛的應用場景，值得我們長期投入時間和精力進行研究與打磨。