开源最强中文纠错大模型，超越华为17个点！ - TW-NLP

来源：cnblogs　　作者：TW-NLP　　时间：2025/3/7 9:38:08　　对本文有异议

项目地址：GitHub - TW-NLP/ChineseErrorCorrector: 中文拼写错误和语法错误纠正

文本纠错任务在审查、写作任务中至关重要，以前的纠错大多采用小模型进行训练，例如BART、T5、BERT等，但是小模型的泛化性较差，需要在不同领域训练不同的小模型进行纠错，为此我们使用200万数据进行大模型的训练，经过验证我们在GitHub - masr2000/NaCGEC数据集上，F1值比华为高10个点，遥遥领先，下面从三个方面进行详细的技术说明：数据集（涵盖业界所有的开源数据）、评估结果、使用方法，欢迎star，后续会持续更新纠错模型。

1、数据集

数据集名称	数据链接	数据量和类别说明	描述
CSC（拼写纠错数据集）	twnlp/csc_data	W271K：279,816 条，Medical：39,303 条，Lemon：22,259 条，ECSpell：6,688 条，CSCD：35,001 条	中文拼写纠错的数据集
CGC（语法纠错数据集）	twnlp/cgc_data	CGED：20449 条，FCGEC：37354 条，MuCGEC：2467 条，NaSGEC：7568条	中文语法纠错的数据集
Lang8+HSK（百万语料-拼写和语法错误混合数据集）	twnlp/lang8_hsk	1568885条	中文拼写和语法数据集

项目包含三个部分的数据集，分别为CSC、CGC和Lang8+HSK，涵盖了所有开源高质量的拼写纠错和语法纠错的数据集，也是我们分阶段训练的数据。

2、评估结果

Model Name	Model Link	Prec	Rec	F0.5
twnlp/ChineseErrorCorrector2-7B	https://huggingface.co/twnlp/ChineseErrorCorrector2-7B	0.6233	0.6228	0.6232
HW_TSC_nlpcc2023_cgec(华为)	未开源	0.5095	0.3129	0.4526
鱼饼啾啾Plus	未开源	0.5708	0.1294	0.3394
CUHK_SU	未开源	0.3882	0.1558	0.2990
CGEC++	未开源	0.2414	0.0735	0.1657
zhao_jia	未开源	0.1719	0.1478	0.1665

我们在NaCGEC数据集上，比最高的华为要高17个点，实测效果也很不错，强力推荐！

3、使用方法

transformers

通过 transformers 库，您可以方便地加载和使用中文拼写纠错模型：

# 安装 transformers 库
pip install transformers

以下是使用模型进行拼写纠错的代码示例：

# pip install transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
checkpoint = "twnlp/ChineseErrorCorrector2-7B"
device = "cuda" # for GPU usage or "cpu" for CPU usage
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint).to(device)
input_content = "你是一个文本纠错专家，纠正输入句子中的语法错误，并输出正确的句子，输入句子为：\n少先队员因该为老人让坐。"
messages = [{"role": "user", "content": input_content}]
input_text=tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)
print(input_text)
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt").to(device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=1024, temperature=0, do_sample=False, repetition_penalty=1)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

VLLM

使用 VLLM 进行推理，支持快速高效地生成文本：

# 安装 VLLM
pip install vllm

以下是 VLLM 示例代码：

from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams
# Initialize the tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("twnlp/ChineseErrorCorrector2-7B")
# Pass the default decoding hyperparameters of twnlp/ChineseErrorCorrector-7B
# max_tokens is for the maximum length for generation.
sampling_params = SamplingParams(seed=42, max_tokens=512)
# Input the model name or path. Can be GPTQ or AWQ models.
llm = LLM(model="twnlp/ChineseErrorCorrector2-7B")
# Prepare your prompts
prompt = "少先队员因该为老人让坐。"
messages = [
    {"role": "user", "content": "你是一个文本纠错专家，纠正输入句子中的语法错误，并输出正确的句子，输入句子为："+prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
# generate outputs
outputs = llm.generate([text], sampling_params)
# Print the outputs.
for output in outputs:
    prompt = output.prompt
    generated_text = output.outputs[0].text
    print(f"Prompt: {prompt!r}, Generated text: {generated_text!r}")