Проверка правописания онлайн русский с исправлением ошибок: Проверка орфографии онлайн, исправление ошибок - Санкт-Петербургское государственное бюджетное учреждение социального обслуживания населения

Содержание

Автоматические конвейеры исправления орфографии — Документация DeepPavlov 1.1.0

Мы предоставляем два типа конвейеров для исправления орфографии: левенштейн_корректор использует простое расстояние Дамерау-Левенштейна для поиска кандидатов на исправление и бриллмур использует для этого модель ошибок, основанную на статистике. В обоих случаях коррекция кандидаты выбираются в зависимости от контекста с помощью языковой модели kenlm. Вы можете найти сравнение этих и других приближается к концу этого файла readme.

Примечание

Около 4,4 ГБ на диске требуется для русскоязычной модели и около 7 ГБ для англоязычной.

Быстрый старт

Сначала вам необходимо установить дополнительные требования:

 python -m deeppavlov install

где — это путь к одному из предоставленных файлов конфигурации или его название без расширения, например levenshtein_corrector_ru.

Вы можете запустить следующую команду, чтобы попробовать предоставленные конвейеры:

 python -m deeppavlov взаимодействовать  [-d]

, где — один из предоставленных файлов конфигурации. С необязательным параметром -d все данные, необходимые для запуска выбранный конвейер будет загружен, включая соответствующую языковую модель.

После загрузки необходимых файлов вы можете использовать эти конфиги в своем код питона. Например, этот код будет считывать строки со стандартного ввода и печатать исправленные строки на стандартный вывод:

 система импорта
из диппавлова импортировать build_model, конфиги
CONFIG_PATH=configs.spelling_correction.levenshtein_corrector_ru
модель = build_model (CONFIG_PATH, загрузка = True)
для строки в sys.stdin:
    печать (модель ([строка]) [0], флеш = Истина)

levenshtein_corrector

Этот компонент находит все кандидатов в статическом словаре на заданном расстоянии Дамерау-Левенштейна. Он может разделить один токен на два, но по-другому не получится. вокруг.

Параметры конфигурации компонента:

в — список из одного элемента: имя входа этого компонента в общая память цепей
out — список из одного элемента: имя вывода этого компонента в общая память цепей
class_name всегда равно "spelling_levenshtein" или deeppavlov.models.spelling_correction.levenshtein.searcher_component:LevenshteinSearcherComponent .
слов — список всех правильных слов (должна быть ссылка)
max_distance — максимально допустимое расстояние Дамерау-Левенштейна между исходными словами и кандидатами
error_probability — назначенная вероятность для каждого редактирования

brillmoore

Этот компонент основан на Улучшенная модель ошибок для исправления орфографии зашумленного канала Эрика Брилла и Роберта С.

Мура и использует ошибку, основанную на статистике. модель для поиска лучших кандидатов в статическом словаре.

Параметры конфигурации компонента:

в — список с одним элементом: имя входа этого компонента в общая память цепей
out — список из одного элемента: имя вывода этого компонента в общая память цепей
class_name всегда равно "spelling_error_model" или deeppavlov.models.spelling_correction.brillmoore.error_model:ErrorModel .
save_path — путь, по которому будет сохранена модель после учебная сессия
load_path — путь к предварительно обученной модели
window — размер окна для модели ошибок от 0 до 4 , по умолчанию 1
Кандидаты_счет — максимально допустимое количество кандидатов для каждого токен источника
словарь — описание статической модели словаря, экземпляр (или унаследовано от) deeppavlov. vocabs.static_dictionary.StaticDictionary
- class_name — "static_dictionary" для пользовательского словаря или одного из двух предоставленных:
  - "russian_words_vocab" для автоматической загрузки и использования список русских слов из https://github.com/danakt/russian-words/
  - "wikitionary_100K_vocab" для автоматической загрузки списка самых распространенных слов из Project Gutenberg из Викисловарь
- имя_словаря — имя каталога, в котором будет находиться словарь. быть построен и загружен из, по умолчанию "словарь" для статический_словарь
- raw_dictionary_path
  
  — путь к файлу через строку список словарных слов, необходимых для static_dictionary

Конфигурация обучения

Для конфигурационного файла этапа обучения необходимо также включить эти параметры:

dataset_iterator — всегда должно быть установлено как "dataset_iterator": {"class_name": "typos_iterator"}
- class_name всегда равно typos_iterator
- test_ratio — отношение тестовых данных к обучению, от 0, до 1. , по умолчанию 0.
dataset_reader
- class_name — typos_custom_reader для пользовательского набора данных или одного из два предоставленных:
  - typos_kartaslov_reader для автоматической загрузки и обрабатывать набор данных опечаток для русского языка из https://github.com/dkulagin/kartaslov/tree/master/dataset/orfo_and_typos
  - typos_wikipedia_reader для автоматической загрузки и обработать список распространенных орфографических ошибок в английском языке Википедия — https://en.wikipedia.org/wiki/Википедия:Lists_of_common_misspellings/For_machines
- data_path — требуется для typos_custom_reader как путь к файл набора данных, где каждая строка содержит опечатку и правильное написание слова, разделенного символом табуляции

Конфигурация компонента для правописания_error_model тоже должен have as fit_on параметр — список из двух элементов: имена входных и выходных данных компонента в разделяемом цепочке Память.

Языковая модель

Предоставляемые конвейеры используют KenLM для языковые модели процессов, поэтому, если вы хотите создавать свои собственные, мы предлагаем вам посетить его веб-сайт. Мы также предоставляем собственные языковые модели для английский (5,5 ГБ) и русский (3,1 ГБ) языков.

Сравнение

Мы сравнили наши трубопроводы с Яндекс.Спеллер, JamПравописание и PyHunЗаклинание на тестовом наборе для SpellRuEval соревнование об автоматической коррекции орфографии для русского языка:

Метод коррекции	Точность	Отзыв	Размер F	Скорость (предложений/с)
Яндекс.Спеллер	83.09	59,86	69,59
Дамерау Левенштейн 1 + п. м.	59,38	53,44	56,25	39,3
Hunspell + лм	41.03	48,89	44,61	2.1
JamSpell	44,57	35,69	39,64	136,2
Ханспелл	30.30	34.02	32.06	20,3

Читать документы В: мастер

Версии: мастер; последний; 1.0.2; 1.0.1; 1.0.0; 1.0.0rc1; 1.0.0rc0; 0,17,6; 0,17,5; 0. 17.4; 0.17.3; 0.17.2; 0.17.1; 0.17.0; 0.16.0; 0.15.0; 0.14.1; 0.14.0; 0.13.0; 0.12.1; 0.12.0; 0.11.0; 0.10.0; 0.9.1; 0.9.0; 0.8.0; 0.7.1; 0.7.0; 0.6.0; 0.5.1; 0.5.0; 0.4.0; 0.3.1; 0.3.0; 0.2.0; 0.1.6; 0. 1.5.1; 0.1.5; 0.1.1; 0.1.0; 0.0.9; 0.0.8; 0.0.7; 0.0.6.5

Загрузки

При прочтении документов: Дом проекта; Строит

Проверка орфографии для Python Ru Python спросил

10 лет, 2 месяца назад

Изменено 6 месяцев назад

Просмотрено 197 тысяч раз

Я новичок в Python и NLTK. Я занят приложением, которое может выполнять проверку орфографии (заменяет неправильно написанное слово на правильное). В настоящее время я использую библиотеку Enchant на Python 2.7, PyEnchant и библиотеку NLTK. Приведенный ниже код представляет собой класс, который обрабатывает исправление/замену.

 из импорта nltk.metrics edit_distance
класс SpellingReplacer:
    def __init__(self, dict_name='en_GB', max_dist=2):
        self.spell_dict = enchant.Dict(dict_name)
        self.max_dist = 2
    def заменить (я, слово):
        если self.spell_dict.check(слово):
            возвратное слово
        предложения = self.spell_dict.suggest(слово)
        если предложения и edit_distance(слово, предложения[0]) <= self.max_dist:
            вернуть предложения[0]
        еще:
            возвратное слово

Я написал функцию, которая принимает список слов и выполняет replace() для каждого слова, а затем возвращает список этих слов, но с правильным написанием.

 определение орфографической_проверки (список_слов):
    проверенный_список = []
    для элемента в word_list:
        replacer = Заменитель орфографии()
        r = replacer. replace(предмет)
        checked_list.append(r)
    вернуть проверенный_список
>>> word_list = ['машина', 'цвет']
>>> Проверка орфографии (слова)
['автомобиль', 'цвет']

Мне это не очень нравится, потому что это не очень точно, и я ищу способ добиться проверки орфографии и замены слов. Мне также нужно что-то, что может исправить орфографические ошибки, такие как «caaaar»? Существуют ли более эффективные способы проверки орфографии? Если так, то кто они? Как Google это делает? Потому что их подсказка по правописанию очень хороша.

Есть предложения?

python
python-2.7
nltk
проверка орфографии
pyenchant

Пример использования:

 из автозамены импорта Speller
заклинание = правописание (язык = 'en')
печать (заклинание ('caaaar'))
печать (заклинание ('mussage'))
печать (заклинание ('survice'))
печать (заклинание ('hte'))

Результат:

 Цезарь
сообщение
услуга
в

Я рекомендую начать с внимательного прочтения этого поста Питера Норвига. (У меня было что-то похожее, и я нашел это чрезвычайно полезным.)

В частности, следующая функция имеет идеи, которые вам теперь нужны, чтобы сделать вашу проверку орфографии более сложной: разделение, удаление, перемещение и вставка неправильных слов в ' исправить их.

 по умолчанию edits1 (слово):
   разбивает = [(слово[:i], слово[i:]) для i в диапазоне(len(word) + 1)]
   удаляет = [a + b[1:] для a, b в разбиениях, если b]
   транспонирует = [a + b[1] + b[0] + b[2:] для a, b в разбиениях, если len(b)>1]
   заменяет = [a + c + b[1:] для a, b в разделении для c в алфавите, если b]
   вставки = [a + c + b для a, b в разбиениях для c в алфавите]
   возвращаемый набор (удаляет + транспонирует + заменяет + вставляет)

Примечание. Выше приведен фрагмент из корректора орфографии Norvig

Хорошая новость заключается в том, что вы можете постепенно добавлять и улучшать свою программу проверки орфографии.

Надеюсь, это поможет.

Лучший способ проверки орфографии в Python: SymSpell, Bk-Tree или метод Питера Новига.

Самый быстрый — SymSpell.

Это Method1 : Ссылочная ссылка pyspellchecker

Эта библиотека основана на реализации Питера Норвига.

pip install pyspellchecker

 из импорта проверки орфографии SpellChecker
заклинание = Проверка орфографии ()
# найти те слова, которые могут быть написаны с ошибками
с опечаткой = заклинание.неизвестно (['что-то', 'есть', 'происходит', 'здесь'])
для слова с ошибкой:
    # Получить один «наиболее вероятный» ответ
    печать (орфография. исправление (слово))
    # Получить список «вероятных» вариантов
    печать (заклинание.кандидаты (слово))

Method2: SymSpell Python

pip install -U symspellpy

Может быть, уже слишком поздно, но я отвечаю за будущие поиски. ЧТОБЫ выполнить исправление орфографических ошибок, вам сначала нужно убедиться, что слово не является абсурдным или сленговым, например, caaaar, amazzzing и т. д. с повторяющимися алфавитами. Итак, сначала нам нужно избавиться от этих алфавитов. Как мы знаем, в английском языке слова обычно имеют максимум 2 повторяющихся алфавита, например, привет., поэтому мы сначала удаляем лишние повторы из слов, а затем проверяем их на правописание. Для удаления лишних алфавитов вы можете использовать модуль регулярных выражений в Python.

После этого используйте библиотеку Pyspellchecker из Python для исправления орфографии.

Для реализации перейдите по этой ссылке: https://rustyonrampage.github.io/text-mining/2017/11/28/spelling-correction-with-python-and-nltk.html

Попробуйте jamspell — он отлично работает для автоматического исправления орфографии:

 import jamspell
корректор = jamspell.TSpellCorrector()
корректор.LoadLangModel('en.bin')
corrector.FixFragment('Некоторые отправлены с ошибкой')
# u'Какое-то предложение с ошибкой'
corrector.GetCandidates(['Некоторые', 'sentnec', 'с', 'ошибка'], 1)
# ('приговор', 'сенат', 'пахучий', 'страж')

В ТЕРМИНАЛЕ

 pip install gingerit

ДЛЯ КОДА

 от gingerit. gingerit import GingerIt
text = input("Введите текст для исправления")
результат = GingerIt().parse(текст)
исправления = результат['исправления']
правильный текст = результат['результат']
print("Правильный текст:",correctText)
Распечатать()
печать("ИСПРАВЛЕНИЯ")
для d в исправлениях:
  Распечатать("________________")
  print("Предыдущий:",d['текст'])
  print("Исправление:",d['правильно'])
  print("`Определение`:",d['определение'])

Вы также можете попробовать:

pip install textblob

 из textblob import TextBlob
txt="машинное обучение"
б = TextBlob (txt)
print("после исправления орфографии: "+str(b.correct()))

после исправления орфографии: машинное обучение

вам нужно импортировать корпус на свой рабочий стол, если вы храните в другом месте, измените путь в коде. Я также добавил несколько изображений, используя tkinter, и это только для устранения ошибок, не связанных со словами!

 определение min_edit_dist (слово1, слово2):
    len_1 = len (слово1)
    len_2 = len (слово2)
    x = [[0]*(len_2+1) for _ in range(len_1+1)]#матрица, последний элемент которой -> расстояние редактирования
    для я в диапазоне (0, len_1 + 1):
        #инициализация базовых значений
        х [я] [0] = я
        для j в диапазоне (0, len_2+1):
            х [0] [j] = j
    для i в диапазоне (1,len_1+1):
        для j в диапазоне (1, len_2+1):
            если слово1[i-1]==слово2[j-1]:
                х [я] [j] = х [я-1] [j-1]
            еще :
                х[i][j]= мин(х[i][j-1],x[i-1][j],x[i-1][j-1])+1
    вернуть х [я] [j]
из импорта Tkinter *
деф получить_текст():
    глобальное слово1
    слово1=(app_entry. get())
    path="C:\Documents and Settings\Owner\Desktop\Dictionary.txt"
    ffile=open(путь,'r')
    строки=ffile.readlines()
    Distance_list=[]
    print "Предложения поступают прямо до счета до 10"
    для i в диапазоне (0,58109):
        dist=min_edit_dist(word1,lines[i])
        Distance_list.append(расстояние)
    для j в диапазоне (0,58109):
        если Distance_list[j]<=2:
            печатать строки[j]
            Распечатать" "
    файл.close()
если __name__ == "__main__":
    app_win = Тк()
    app_win.title ("заклинание")
    app_label = Label(app_win, text="Введите неправильное слово")
    app_label.pack()
    app_entry = запись (app_win)
    app_entry.pack()
    app_button = Кнопка (app_win, text="Получить предложения", command=retrive_text)
    app_button.pack()
    # Инициализировать цикл графического интерфейса
    app_win.mainloop()

pyspellchecker — одно из лучших решений этой проблемы. Библиотека pyspellchecker основана на сообщении в блоге Питера Норвига. Он использует алгоритм расстояния Левенштейна для поиска перестановок в пределах расстояния редактирования 2 от исходного слова. Есть два способа установить эту библиотеку. Официальный документ настоятельно рекомендует использовать пакет pipev.

установка с использованием пунктов

 pip установить pyspellchecker

установка из исходников

 git-клон https://github.com/barrust/pyspellchecker.git
cd pyspellchecker
установка python setup.py

следующий код является примером из документации

 из импорта проверки орфографии SpellChecker
заклинание = Проверка орфографии ()
# найти те слова, которые могут быть написаны с ошибками
с опечаткой = заклинание.неизвестно (['что-то', 'есть', 'происходит', 'здесь'])
для слова с ошибкой:
    # Получить один «наиболее вероятный» ответ
    печать (орфография. исправление (слово))
    # Получить список «вероятных» вариантов
    печать (заклинание.кандидаты (слово))

из автозамены импортного заклинания для этого вам нужно установить, предпочитайте анаконду, и она работает только со словами, а не с предложениями, так что это ограничение, с которым вы столкнетесь.

Автоматические конвейеры исправления орфографии — Документация DeepPavlov 1.1.0

Быстрый старт

levenshtein_corrector

Параметры конфигурации компонента:

brillmoore

Параметры конфигурации компонента:

Конфигурация обучения

Языковая модель

Сравнение

Проверка орфографии для Python Ru Python спросил

Оставить комментарий Отменить ответ