💡 作者：韩信子@ShowMeAI
📘 深度学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/42
📘 自然语言处理实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/45
📘 本文地址：https://showmeai.tech/article-detail/399
📢 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处
📢 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容

自然语言处理（NLP）技术可以完成文本数据上的分析挖掘，并应用到各种业务当中。例如：

机器翻译（Machine Translation），接收一种语言的输入文本并返回目标语言的输出文本（包含同样的含义）。
情感分析（Sentiment Analysis），接收文本数据，判定文本是正面的、负面的还是中性的等。
文本摘要（Text Summarization），接收文本输入并将它们总结为更精炼的文本语言输出。

输入文本的质量会很大程度影响这些业务场景的模型效果。因此，在这些文本数据到达机器翻译、情感分析、文本摘要等下游任务之前，我们要尽量保证输入文本数据的语法正确性。

语法纠错（Grammatical Error Correction）是一个有非常广泛使用的应用场景，有2种典型的模型方法：

① 序列到序列（seq2seq）模型：它最早被使用在机器翻译引擎中，将给定语言翻译成同一种语言，这种映射方法同样可以用来做语法纠错（例如📘Yuan 和 Briscoe，2014）。
② 序列标注模型：输入文本被标注然后映射回更正的内容（例如📘Malmi 等人，2019）。

虽然 seq2seq 神经机器翻译方法已被证明可以实现最先进的性能（例如📘Vaswani 等人，2017 年），但它仍然存在某些缺点，例如：1）推理和生成输出需要很长时间；2）训练需要大量数据；3）与非神经架构相比，模型的神经架构使得对结果的解释具有挑战性（例如📘Omelianchuk 等人，2020 年）等。为了克服这些缺点，我们在本文中讨论并应用更新的方法：使用 Transformer 编码器的序列标注器。

📘Omelianchuk, et al., 2020 中提出的 📘GECToR 模型，是非常优秀的文本纠错模型。它对 Transformer seq2seq 进行微调，Transformer 的引入极大改善了 seq2seq 模型的推理时间问题，并且可以在较小的训练数据的情况下实现更好的效果。

在后续的内容中，ShowMeAI将演示使用这个库来实现纠正给定句子中语法错误的方案，我们还会创建一个可视化用户界面来将这个AI应用产品化。

💡 语法纠错代码全实现

整个语法纠错代码实现包含3个核心步骤板块：

准备工作：此步骤包括工具库设定、下载预训练模型、环境配置。
模型实践：实现并测试语法纠错模型。
用户界面：创建用户界面以产品化和提高用户体验

💦 准备工作

我们先使用以下命令将 GitHub 中的代码复制到我们本地，这是 GECToR 模型对应的实现：

git clone https://github.com/grammarly/gector.git

GECToR 提供了3种预训练模型。我们在这里使用 📘RoBERTa 作为预训练编码器的模型，它在现有模型中具有最高总分最好的表现。我们使用以下命令下载预训练模型：

wget https://grammarly-nlp-data-public.s3.amazonaws.com/gector/roberta_1_gectorv2.th

下载完毕后，我们把下载的模型权重移动到gector目录，以便后续使用：

mv roberta_1_gectorv2.th ./gector/gector

接下来，我们切换到gector文件夹下：

cd ./gector

gector对其他工具库有依赖，因此我们将使用以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

💦 模型实践

现在我们已经做好所有准备工作了，可以开始使用工具库。总共有下述步骤：

导入工具包
构建模型实例
在有语法错误的句子上测试模型，以查看输出

① she are looking at sky

为此，我们将使用以下句子『she are looking at sky』。

# 导入工具库
from gector.gec_model import GecBERTModel

# 构建模型实例
model = GecBERTModel(vocab_path = "./data/output_vocabulary", model_paths = ["./gector/roberta_1_gectorv2.th"])

# 需要纠错的句子
sent = 'she are looking at sky'

# 存储处理结果
batch = []
batch.append(sent.split())
final_batch, total_updates = model.handle_batch(batch)
updated_sent = " ".join(final_batch[0])
print(f"Original Sentence: {sent}\n")
print(f"Updated Sentence: {updated_sent}")

结果：

模型的纠错结果非常准确！有以下变化：

句首将she大写为She
将are更改为is，以使she和is主谓一致
在sky之前添加the
在句子末尾加句号.

② she looks at sky yesterday whil brushed her hair

刚才的句子语法比较简单，让我们看看复杂场景，比如混合时态下模型的表现如何。

# 添加复杂句子
sent = 'she looks at sky yesterday whil brushed her hair'

# 存储纠错后的句子
batch = []
batch.append(sent.split())
final_batch, total_updates = model.handle_batch(batch)
updated_sent = " ".join(final_batch[0])
print(f"Original Sentence: {sent}\n")
print(f"Updated Sentence: {updated_sent}")

结果：

在这个句子中我们来看一下纠错模型做了什么：

句首将she大写为She
将looks改为looked，与yesterday一致
在sky之前添加the
将缺失的字母添加到while
将brushed改为brushing，这是while之后的正确格式

不过这里有一点大家要注意，模型的另外一种纠错方式是将yesterday更改为today，对应的时态就不需要用过去式。但这里模型决定使用过去时态。

③ she was looking at sky later today whil brushed her hair

现在让我们再看一个例子：

# 添加复杂句子
sent = 'she was looking at sky later today whil brushed her hair'

# 纠错及存储
batch = []
batch.append(sent.split())
final_batch, total_updates = model.handle_batch(batch)
updated_sent = " ".join(final_batch[0])
print(f"Original Sentence: {sent}\n")
print(f"Updated Sentence: {updated_sent}")

结果：

我们发现了一种边缘情况，在这种情况下，模型无法识别正确的动词时态。更新后的句子是『She was looking at the sky later today while brushing her hair』，我们读下来感觉这句是将来时（今天晚点），而模型纠正后的句子是过去时。

我们想一想，为什么这句对模型比以前更具挑战性呢？答案是later today用两个词暗示时间，这需要模型具有更深层次的上下文意识。如果没有later这个词，我们会有一个完全可以接受的句子，如下所示：

在这种情况下，today可能指的是今天早些时候（即过去），纠错后的语法完全可以接受。但在原始示例中，模型未将later today识别为表示将来时态。

💦 用户界面

在下一步，我们将制作一个web界面，通过用户界面把它产品化并改善用户体验：

# 创建一个函数，对于输入的句子进行语法纠错并返回结果
def correct_grammar(sent):
    batch = []
    batch.append(sent.split())
    final_batch, total_updates = model.handle_batch(batch)
    updated_sent = " ".join(final_batch[0])
    return updated_sent

我们找一个句子测试这个函数，确保它能正常工作和输出结果。

sent = 'she looks at sky yesterday whil brushed her hair'

print(f"Original Sentence: {sent}\n")
print(f"Updated Sentence: {correct_grammar(sent = sent)}")

结果：

接下来我们将添加一个可视化用户界面。我们使用 📘Gradio 来完成这个环节，它是一个开源 Python 工具库，可以快捷创建 Web 应用程序，如下所示。

# 在命令行运行以安装gradio
pip install gradio

安装Gradio后，我们继续导入和创建用户界面，如下所示：

# 导入Gradio
import gradio as gr

# 构建一个demo实例
demo = gr.Interface(fn = correct_grammar, inputs = gr.Textbox(lines = 1, placeholder = 'Add your sentence here!'), outputs = 'text')

# 启动demo
demo.launch()

结果我们得到如下的界面：

我们可以在 web 界面中再次测试我们的句子啦！我们只需在左侧的框中键入待纠错的句子，然后按 Submit（提交）。接错后的结果将显示在右侧的框中，如下所示：

非常顺利，你也快来测试一下吧！

💡 总结

在这篇文章中，我们实践了语法纠错模型。我们使用公开可用的 GECToR 库来实现一个预训练的语法纠错模型，在一些错误的句子上对其进行测试，发现该模型的适用场景和局限性（需要提高的地方），最后我们构建了一个可视化界面把文本纠错产品化。

参考资料

📘 Grammatical error correction using neural machine translation：https://aclanthology.org/N16-1042/
📘 Encode, Tag, Realize: High-Precision Text Editing：https://aclanthology.org/D19-1510/
📘 Attention Is All You Need：https://arxiv.org/abs/1706.03762
📘 GECToR – Grammatical Error Correction: Tag, Not Rewrite：https://aclanthology.org/2020.bea-1.16/
📘 GECToR模型的GitHub页面：https://github.com/grammarly/gector
📘 RoBERTa的GitHub页面：https://github.com/facebookresearch/fairseq/blob/main/examples/roberta/README.md
📘 Gradio的GitHub页面：https://github.com/gradio-app/gradio