论文解读：DCSpell：A Detector-Corrector Framework for Chinese Spelling Error Correction

简要信息：

一、动机：

• 基于端到端的方法（例如基于MLM）会存在很高的误报率（FAR），因为其会对所有的token进行纠错，正常情况下，一个句子中只有很少的几个token是需要纠正的；

these methods correct each character of the sentence regardless of its correctness, which might change the correct characters and result in high false alarm rates (FAR)
这些方法纠正句子的每个字符，而不管其正确性，这可能会改变正确的字符并导致高误报率 (FAR)

• 中文的拼写错误基本来自于语音或字形相似性；

二、方法：

提出DCSpell模型，主要包含两个模块：Detector和Corrector

• Detector：输入原始的文本，并采用序列标注的方法检测每个位置是否是错误的，然后将错误的token替换为空格（[MASK]）
• Corrector：对于检测的位置，通过MLM去预测其对应的可能正确的结果；
• Detector与Corrector均采用Transformer模型：

Both the Detector and the Corrector are transformer-based networks, which fully utilize the power of MLM pre-training models

模型架构如图所示：

（1）Detector：

• Detector部分喂入原始的句子，输出序列标注结果（1表示错误，0表示正确）；
• Detector选择ELECTRA模型的判别器：
  在ELECTRA模型（《ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators.》）中，提出了replaced token detection pre-training task （即随机对部分token替换为confusion set中的其他词），采用对抗生成网络完成训练：
• 生成器与判别器都是transformer模块
• The generator learns to predict the original identities of the masked-out tokens. Then the discrimi- nator is trained to predict whether each token was replaced by the generator or not
• 本文重新跑了ELECTRA模型，然后只获取判别器
  最后生成器识别出来的错误，则直接替换为[MASK]，其他的则保持不变。

（2）Corrector：
将Detector得到的带有[MASK]的序列，与原始的待纠错的文本拼接起来，喂入到MLM中；

（3）Confusion Set后处理
在Corrector得出预测结果后，需要根据混淆集进行处理，论文中给出的处理过程比较详细，因此直接进行截图，如图所示：

具体的处理过程本文进行了整理，可以用于具体的实验或业务中，如下所示：