YoungCorrector:基于规则的文本纠错系统-源码

YoungCorrector 本项目是参考开源框架 ，自己实现了一套基于规则的纠错系统。总体来说，基于规则的文本纠错，性能取决于纠错词典和分词质量。目前与相比，在准确率差不多的情况下，本模型所用的时间会少很多（归功于前向最大匹配替代了直接索引替换字典）。代码还没有完善，还有很多优化的空间，后续会持续更新。。。 中文文本纠错 介绍 文本纠错的核心步骤：错误检测，预期召回，纠错排序。 错误检测：找到某些词是错误的。 初步召回：选出纠错错误词。 纠错排序：对预期词进行排序。 主流的三种方法： 基于规则：pycorrector 基于深度模型：百度纠错系统 基于垂直领域：腾讯DCQC纠错框架 中文纠错需要解决的问题： 谐音字词，如配副眼睛-配副眼镜 擅长音字词，如流浪织女-牛郎织女 字词顺序颠倒倒，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x