ASR文本纠错模型

2022-11-30 11:05:10 浏览数 (1)

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文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有错误字词的句子，输出是一个正确的中文句子。ASR（语音识别）文本的错误类型很多，有多字、少字、错别字、同音近音字等等。

1. SoftMaskedBert4CSC

  • 论文 【ACL 2020】《Spelling Error Correction with Soft-Masked BERT》https://arxiv.org/abs/2005.07421
  • Detection 首先，模型的输入是n个中文字符X=(x1，x2，… ，xn)经过embeddings得到的E = (e1，e2，…，en),该embeding是word embeding position embeding segment embeding，经过Bi-GRU得到各个字符错误的概率G = (g1，g2，…，gn)，其中g在0-1之间，越靠近1表示该字符错误的概率越大，其损失函数为：
  • soft-masked 作者认为只hard-mask了15%字符的Bert不完全具备纠错的能力（至于为啥不具备，作者也没讲清楚，我觉得这里有些牵强），所以作者提出了soft-mask，大致的思路就是利用Detection输出的得分来引导Bert输入的mask，使得得分高(错误概率高)的地方更大概率被mask，公式如下：
  • Correction Correction的输入是经过soft-masked的embeding，输出的是生成的字符，损失函数是：
  • Loss 模型没有分阶段训练，而是直接end-to-end，使用Bert的per-trained模型，损失函数由Detection和Correction线性组合，如下：

2. MacBert4CSC

MacBert 可以参阅 ：https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/121820752?spm=1001.2014.3001.5502

MacBert4CSC：https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/pycorrector/macbert/README.md

本项目是 MacBERT 改变网络结构的中文文本纠错模型，可支持 BERT 类模型为 backbone。 在通常 BERT 模型上进行了魔改，追加了一个全连接层作为错误检测即 detection， 与 SoftMaskedBERT 模型不同点在于，本项目中的 MacBERT 中，只是利用 detection 层和 correction 层的 loss 加权得到最终的 loss。不像 SoftmaskedBERT 中需要利用 detection 层的置信概率来作为 correction 的输入权重。

3. ErnieCSC

Ernie参阅：https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/121820752?spm=1001.2014.3001.5502

上述模型考虑到了文本错字进行纠错，但在中文ASR的场景下，很多情况是由于中文拼音读音相同或相近导致的识别错误。

ErnieCSC PaddleNLP模型库实现了百度在ACL 2021上提出结合拼音特征的Softmask策略的中文错别字纠错的下游任务网络，并提供预训练模型，模型结构如下：

PyTorch实现版本：https://github.com/orangetwo/ernie-csc

4. FastCorrect

上述模型都是在自编码模型上进行检错与纠错。也就是说，文本的输入输出序列长度是不变的，且输出纠错结果的token位置必须是与输入位置对齐的。 这就使得模型无法很好的纠正文本中多字、少字的错误。

微软亚洲研究院的研究员们提出了一种基于编辑对齐（Edit Alignment）的非自回归纠错模型——FastCorrect（ NeurIPS 2021）。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.03842 github：https://github.com/microsoft/NeuralSpeech/tree/master/FastCorrect

模型包含了三个主要部分——编码器、长度预测器和解码器：

  1. 编码器可以学习输入文本的特征，这些特征会被长度预测器和解码器利用。
  2. 长度预测器基于编码器的输出，预测每个输入单词有多少个输出单词与之对应，即 Duration。如果输入单词 Duration 为0，那么没有输出单词与之对应，它也将被删除，如果 Duration 大于1，那么有多个输出单词与之对应，意味着解码器需要插入数个单词。
  3. 解码器除了利用编码器的输出之外，还会基于长度预测器的结果，调整输入文本的长度，使之和输出文本长度一致。将长度调整一致后，解码器可以并行地同时解码出所有单词。
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