中文语法纠错任务介绍
Task:中文语法纠错任务(Chinese Grammatical Error Correction,CGEC) CGEC任务输入一句中文文本,文本纠错技术对句子中存在拼写、语法、语义等错误进行自动纠正,输出纠正后的文本。
中文语法纠错方法
主流的方法为seq2seq和seq2edits,常用的中文纠错数据集包括Lang8、NLPCC18和CGED等。
模型描述
我们采用基于transformer的seq2seq方法建模文本纠错任务。模型选择上,我们使用中文BART作为预训练模型,然后在Lang8和CGED训练数据上进行finetune。 在不引入额外资源的情况下,本模型在LANG8测试集上达到了SOTA。
模型训练
模型训练是基于fairseq库进行训练的。
如何使用
step1: 下载fairseq库,并进行安装
step2: 使用interactive.py方法进行推理
python -u ${FAIRSEQ_DIR}/interactive.py $PROCESSED_DIR
--task syntax-enhanced-translation
--path ${MODEL_PATH}
--beam ${BEAM}
--nbest ${N_BEST}
-s src
-t tgt
--buffer-size 1000
--batch-size 32
--num-workers 12
--log-format tqdm
--remove-bpe
--fp16
--output_file $OUTPUT_DIR/output.nbest
<$OUTPUT_DIR/lang8_test.char
Inference API (serverless) does not yet support fairseq models for this pipeline type.