中英文拼寫糾錯開源框架梳理

一、中文：

1、Pycorrector：https://github.com/shibing624/pycorrector

當前主流的中文糾錯框架，支持規則和端到端模型

2、FASPell：https://github.com/iqiyi/FASPell/blob/master

論文：https://www.aclweb.org/anthology/D19-5522.pdf
使用bert進行預訓練+微調，再經過CSD過濾器得到最終結果。支持簡體中文文本； 繁體中文文本； 人類論文； OCR結果等

3、YoungCorrector：https://github.com/hiyoung123/YoungCorrector

基於Pycorrector改造，實現基於純規則的糾錯系統。整個系統框架比較詳細。與Pycorrector準確度差不多，耗時短（歸功於前向最大匹配替代了直接索引混淆詞典）

4、SoftMaskedBert：https://github.com/hiyoung123/SoftMaskedBert

對論文Soft-Masked Bert 的復現：https://arxiv.org/pdf/2005.07421.pdf
使用判別模型BiGRU+糾錯模型BERT，實現端到端的糾錯。

5、bert_chinese：https://github.com/JohanyCheung/bert_chinese/tree/master/corrector

直接預訓練的bert模型實現中文的文本糾錯，可參照學習bert如何做糾錯任務

二、英文：

1、SoftMaskedBert：https://github.com/hiyoung123/SoftMaskedBert

更改訓練集和測試集，即可應用於其他語言拼寫糾錯

2、xfspell：https://github.com/mhagiwara/xfspell

基於Transformer的拼寫糾錯。原理類似於機器翻譯，解決了糾錯時輸入和輸出必須保持一致的問題。通過交換輸入數據和輸出數據，生成大量包含錯別字的文本數據。

3、spelling-correction：https://github.com/huseinzol05/NLP-Models-Tensorflow/tree/master/spelling-correction

基於bert預訓練模型的拼寫糾錯（需指定錯誤位置）

4、spellcorrect：https://github.com/cbaziotis/ekphrasis/blob/master/ekphrasis/classes/spellcorrect.py

基於編輯距離的英文拼寫糾錯