基于集成学习的中文病句纠错方法研究.pdf

摘要

随着信息时代的快速发展，文本数据的爆炸式增长带来了对中文病句纠错技术

的迫切需求。中文作为一种结构复杂的语言，其语法纠错任务面临着诸多挑战，如

同音字错误、成语误用、语序混乱等。现有的中文语法纠错工具尚不能完全满足高

效、高准确率的需求，特别是在处理大规模和多样化的数据集时，往往难以取得理

想的纠错效果。因此，面对复杂多变的中文文本环境和提升自动语法纠错质量的双

重挑战，本论文通过先进的自然语言处理技术，构建了能够更准确、更高效处理中

文文本语法错误的自动纠错系统。论文具体的主要工作如下：

第一，预处理语料和建立评价标准。对NLPCC2018CGEC、人民日报新闻数据

集和中文维基百科语料、HSK语料库进行了清洗、预处理，并创建平行语料库，用

于模型训练。对SIGHAN2013CSC的数据也进行了预处理，用于构建拼写检查模型。

为了确保性能评估的准确性，所有模型输出会通过NLPCC2018官方工具和脚本进

行重切分和评估。

第二，构建基于N-gram的拼写与词汇检查模型。该模型通过词汇打分识别潜在

错误，并结合字音、字形相似表进行错误纠正。此外，使用N-gram模型计算语言和

翻译概率，结合统计机器翻译技术对模型进行训练，构建了能够更细致地捕捉语言

现象的SMT-GEC词汇检查模型。

第三，构建基于DR-Transformer架构的中文语法纠错模型。该模型采用了动态

残差结构并利用Transformer的高度并行性加速了训练，同时能更好地理解上下文信

息，进一步提升了对中文语法纠错任务的适应性和准确度。

第四，建立基于预训练BART微调的中文语法纠错模型。对BART-Large在构建

的平行数据对上进行微调，以适应中文语法错误纠正任务。通过BART模型的强大

语境理解和生成能力显著提升了语法纠错性能。

第五，建立基于集成学习的中文语法纠错系统。研究采用了双重集成策略，基

于规则和N-gram结合不同模型输出结果，进一步提升了系统准确性和鲁棒性。

综上，本论文构建了一套能够有效识别和纠正中文文本中多种语法错误的自动

纠错系统，不仅准确性得到提升，处理大规模数据集时也展现出高效性。

关键词：病句纠错；语法错误纠正；序列生成模型；集成学习；自然语言处理

I

ABSTRACT

Amidsttheswiftevolutionoftheinformationera,theburgeoningvolumeoftextual

datanecessitatestheadvancementoftechnologyfortherectificationofgrammatical

inaccuraciesinChinesetexts.GiventheintricatestructureoftheChineselanguage,the

taskofgrammaticalcorrectionisfraughtwithchallenges,includingphonological

discrepancies,inappropriateusageofsetphrases,andsyntacticdisarray.Current

grammaticalrectificationtoolsforChineseareinsufficientinaddressingthedemandsfor

bothefficiencyandprecision.Particularly,whenappliedtovoluminousandvariegated

datasets,thesetoolsstruggletoyieldsatisfactoryoutcomes.Consequently,this

investigationintroducesamultifacetedapp