pytorch t5 text2text-generation zh transformers license:apache-2.0 autotrain_compatible
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language: 
- zh
tags:
- t5
- pytorch
- zh
license: "apache-2.0"
---

# T5 for Chinese Spelling Correction Model
中文拼写纠错模型

`shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction` evaluate SIGHAN2015 test data：

- Sentence Level: precision:0.8321, recall:0.6390, f1:0.7229

训练使用的数据集为下方提供的“SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集”，在SIGHAN2015的测试集上达到接近SOTA水平。


未改动模型结构，finetune中文纠错数据集，评估纠错效果很好，模型潜力巨大。

## Usage

本项目开源在中文文本纠错项目：[pycorrector](https://github.com/shibing624/pycorrector)，可支持t5模型，通过如下命令调用：
```
pip install -U pycorrector
```

run:
```python
from pycorrector.t5.t5_corrector import T5Corrector
nlp = T5Corrector("shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction").batch_t5_correct
i = "今天新情很好"
print(i, ' => ', nlp([i]))
```


output:
```shell
今天新情很好  =>  今天心情很好 [('新', '心', 2, 3)]
```

模型文件组成：
```
mengzi-t5-base-chinese-correction
|-- config.json
|-- pytorch_model.bin
|-- special_tokens_map.json
|-- spiece.model
|-- tokenizer_config.json
`-- tokenizer.json
```

如果需要训练t5-correction，请参考[https://github.com/shibing624/pycorrector/tree/master/pycorrector/t5](https://github.com/shibing624/pycorrector/tree/master/pycorrector/t5)

### 训练数据集
#### SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集


| 数据集 | 语料 | 下载链接 | 压缩包大小 |
| :------- | :--------- | :---------: | :---------: |
| **`SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集`** | SIGHAN+Wang271K(27万条) | [百度网盘（密码01b9）](https://pan.baidu.com/s/1BV5tr9eONZCI0wERFvr0gQ)| 106M |
| **`原始SIGHAN数据集`** | SIGHAN13 14 15 | [官方csc.html](http://nlp.ee.ncu.edu.tw/resource/csc.html)| 339K |
| **`原始Wang271K数据集`** | Wang271K | [Automatic-Corpus-Generation dimmywang提供](https://github.com/wdimmy/Automatic-Corpus-Generation/blob/master/corpus/train.sgml)| 93M |


SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集，数据格式：
```json
[
    {
        "id": "B2-4029-3",
        "original_text": "晚间会听到嗓音，白天的时候大家都不会太在意，但是在睡觉的时候这嗓音成为大家的恶梦。",
        "wrong_ids": [
            5,
            31
        ],
        "correct_text": "晚间会听到噪音，白天的时候大家都不会太在意，但是在睡觉的时候这噪音成为大家的恶梦。"
    },
]
```




## Citation

```latex
@software{pycorrector,
  author = {Xu Ming},
  title = {pycorrector: Text Error Correction Tool},
  year = {2021},
  url = {https://github.com/shibing624/pycorrector},
}
```
