基于BART噪聲器的中文語法糾錯模型

孫邱杰，梁景貴，李思

（北京郵電大學(xué)人工智能學(xué)院，北京 100876）

0 引言

語法糾錯（Grammatical Error Correction，GEC）任務(wù)是近年發(fā)展起來的一項(xiàng)自然語言理解任務(wù)，其目的是利用自然語言處理技術(shù)，自動識別并糾正文本包含中的缺失詞、冗余詞、選詞錯誤、語序錯誤等語法錯誤。中文語法糾錯可支撐或應(yīng)用于搜索［1-2］、光學(xué)字符識別（Optical Character Recognition，OCR）［3-4］、文章評分［5］等。

表1 給出了一個語法糾錯的示例，其中M 代表句子有缺失詞，R 代表有冗余詞，S 代表選詞錯誤，W 代表語序錯誤。輸入序列是一個含有語法錯誤的句子；輸出序列是對應(yīng)的糾正語法錯誤后的正確句子。輸入序列與輸出序列不等長時，如缺失詞和冗余詞的情況，輸入序列和輸出序列為不對齊序列。相應(yīng)地，輸入序列與輸出序列等長時，如選詞錯誤和語序錯誤的情況，輸入序列和輸出序列為對齊序列。

表1 語法糾錯任務(wù)示例Tab.1 Examples for grammatical error correction

語法糾錯任務(wù)常被視為翻譯任務(wù)［6-8］，并使用神經(jīng)機(jī)器翻譯模型，如序列到序列（Sequence to Sequence，Seq2Seq）的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。輸入是含有語法錯誤的句子或者不含語法錯誤的正確句子，即源語句；對應(yīng)的輸出序列都是不含語法錯誤的正確句子，即目標(biāo)語句。在訓(xùn)練語料充足的情況下，使用Seq2Seq 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通常能取得較好的結(jié)果；然而在中文語法糾錯任務(wù)中，錯誤數(shù)據(jù)的訂正標(biāo)注難度較大，需要有專業(yè)語言學(xué)知識的人員才能準(zhǔn)確標(biāo)注，這使得中文語法糾錯任務(wù)中難以獲得大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。因此，采用基于神經(jīng)機(jī)器翻譯方法的語法糾錯模型難以得到充分的訓(xùn)練，無法獲取高效的信息特征，使得模型糾錯性能不好?，F(xiàn)有研究工作主要從以下三方面緩解訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的問題：1）引入外部資源，將外部的拼音、形狀等信息作為額外特征的形式集成到模型中［9］；2）使用預(yù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入信息［10-11］，通過使用分布式詞表征來初始化模型，如Word2Vec［12］、基 于BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）［13］的預(yù)訓(xùn)練模型［14-15］；3）使用隨機(jī)遮蔽、糾錯模型回譯等數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法［16］。使用隨機(jī)遮蔽的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法是直接將文本中的一些字進(jìn)行隨機(jī)遮蔽；使用糾錯模型回譯的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法是將不含語法錯誤的正確句子作為模型的輸入，輸出含有語法錯誤的句子，再將得到的輸出與輸入構(gòu)建成新的錯誤-正確樣本對。使用隨機(jī)遮蔽的方法生成的偽數(shù)據(jù)可讀性較差；使用糾錯模型回譯的方法通常只能產(chǎn)生含有有限幾種錯誤類型的偽數(shù)據(jù)。即使這兩種方法可以產(chǎn)生大量含有語法錯誤的訓(xùn)練樣本，但生成的偽數(shù)據(jù)多樣性不足，與原始數(shù)據(jù)分布差別不大，直接用于訓(xùn)練容易導(dǎo)致模型過擬合；另外，這兩種方法會增加大量額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在耗費(fèi)更多計算資源的情況下，模型的性能提升并不明顯。

BART（Bidirectional and Auto-Regressive Transformers）［17］是一種采用Seq2Seq 模型構(gòu)建的降噪自編碼器，可將含有噪聲的文本映射為原始文本，常作為預(yù)訓(xùn)練模型用于文本生成等任務(wù)。文本噪聲是指文本數(shù)據(jù)中含有的一些不規(guī)范數(shù)據(jù)，如特殊符號，特殊操作引入或刪除的字符（插入、刪除、替換等），OCR 識別過程引入的錯誤字符等，這些噪聲通常會破壞文本原有的語義信息，降低原本的文本數(shù)據(jù)質(zhì)量。BART 噪聲器是BART 在預(yù)訓(xùn)練過程中用來破壞樣本的噪聲函數(shù)組合構(gòu)建而成的噪聲器，它可以通過多種噪聲函數(shù)組合對文本引入噪聲來得到更多較高質(zhì)量的偽訓(xùn)練數(shù)據(jù)。與其他數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法不同，BART 不是將得到的偽數(shù)據(jù)作為額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)結(jié)合訓(xùn)練，而是直接使用這些引入噪聲后的偽數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，在一定程度上能夠起到正則化的作用，而且不會增加訓(xùn)練的數(shù)據(jù)量。另外，BART 噪聲器還能改變文本的長度，促使模型預(yù)測不等長的序列，因而也適用于輸入序列和輸出序列是不對齊序列的情況。

因此，本文提出了一種基于BART 噪聲器的中文語法糾錯模型（Chinese Grammatical Error Correction Model based on BART Noiser，BN-CGECM）。該模型使用基于BART 噪聲器的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法，在訓(xùn)練過程中，通過BART 噪聲器對輸入樣本引入文本噪聲，自動生成更多樣的含噪文本用于模型訓(xùn)練，以此來提高中文語法糾錯的性能。針對選詞錯誤，引入BART 噪聲器中字屏蔽和隨機(jī)字替換的噪聲方法，讓模型學(xué)習(xí)預(yù)測對齊序列；針對缺失詞和冗余詞錯誤，引入文本填充的噪聲方法，讓模型預(yù)測學(xué)習(xí)預(yù)測不對齊序列。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型對于中文語法糾錯任務(wù)有很好的表現(xiàn)。

1 相關(guān)工作

早期，解決語法糾錯任務(wù)的主流方法是先檢測錯誤再利用大型的字典對錯誤處的文本進(jìn)行匹配，得到更正文本［18-21］。文獻(xiàn)［20］中分類模型與一些特征并用，來解決限定詞和介詞的錯誤；文獻(xiàn)［21］中提出了一種混合模型來解決語法糾錯任務(wù)，針對各類語法錯誤訓(xùn)練特定的分類器并整合。然而這類方法都只能修正文本中特定的幾種錯誤類型。

為了修正更多類型的錯誤，文獻(xiàn)［22］首先將語法糾錯任務(wù)看作翻譯任務(wù)，并采用了一個基于統(tǒng)計機(jī)器翻譯的語法糾錯模型；文獻(xiàn)［23］引進(jìn)了特殊制定的統(tǒng)計機(jī)器翻譯架構(gòu)；文獻(xiàn)［24］采用基于規(guī)則的方法與統(tǒng)計機(jī)器翻譯模型、語言模型相結(jié)合，進(jìn)一步提高了語法糾錯系統(tǒng)的性能。

最近，隨著深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用，基于神經(jīng)機(jī)器翻譯的方法也被應(yīng)用到語法糾錯領(lǐng)域。文獻(xiàn)［25］中使用基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的序列到序列模型，取得了不錯的結(jié)果；文獻(xiàn)［26］使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的序列生成模型，利用語言模型對最后生成的多個結(jié)果進(jìn)行重新排序，成為第一個性能超過統(tǒng)計機(jī)器翻譯方法的神經(jīng)糾錯模型；文獻(xiàn)［27］將Transformer 架構(gòu)引入了神經(jīng)語法糾錯方法中，使得語法糾錯系統(tǒng)性能得到較大提升。

為了解決標(biāo)注數(shù)據(jù)不足的問題，文獻(xiàn)［9］中將外部的拼音、形狀等信息作為額外特征引入糾錯模型；文獻(xiàn)［28］中通過使用基于BERT 的預(yù)訓(xùn)練語言模型引入額外信息；文獻(xiàn)［29］和文獻(xiàn)［30］為語法糾錯任務(wù)提出了合成平行語料的方法，這一過程也是錯誤生成的過程，它屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法的一種。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，它們的方法合成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與額外附加的非合成數(shù)據(jù)有相同的效果。

直到NLPCC 2018（The 7th CCF International Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing）中文語法糾錯共享任務(wù)［31］提出后，中文語法糾錯任務(wù)逐漸引來了更多的關(guān)注。文獻(xiàn)［32］中將中文語法糾錯任務(wù)劃分為3 個階段，每個階段訓(xùn)練各自的模型，這種方法取得了不錯的效果，但比較復(fù)雜；文獻(xiàn)［33］中使用的是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）的Seq2Seq 模型，利用基于中文語法修正Word2Vec 后的wang2vec 作為詞嵌入，并引入了位置信息。

2 本文方法

2.1 問題定義

語法糾錯任務(wù)可以作為一個序列到序列任務(wù)，語法糾錯系統(tǒng)的目標(biāo)是將一個可能含有語法錯誤的句子X=(x1，x2，…，xn)作為輸入，其中n是句子長度，并將其轉(zhuǎn)化成對應(yīng)的正確句子Y=(y1，y2，…，ym)作為輸出，語法糾錯模型可以當(dāng)作一個映射函數(shù)f：X→Y。

2.2 模型方法

BN-CGECM 框架如圖1 所示。模型主要包括兩個部分：基于BART 噪聲器的數(shù)據(jù)增強(qiáng)部分和神經(jīng)語法糾錯模型部分。本文首先構(gòu)建一個含有n個噪聲單元的BART 噪聲器，對源句子中的每一個字引入噪聲，得到有噪輸入，達(dá)到數(shù)據(jù)增強(qiáng)的效果；然后，構(gòu)建一個使用預(yù)訓(xùn)練模型初始化后的基于Transformer 架構(gòu)的神經(jīng)語法糾錯模型，將得到的有噪輸入樣本用于神經(jīng)語法糾錯模型的訓(xùn)練。下面將詳細(xì)介紹BART 噪聲器和神經(jīng)語法糾錯模型這兩部分。

圖1 BN-CGECM框架Fig.1 Architecture of BN-CGECM

2.3 BART噪聲器

對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成模型，訓(xùn)練語料庫的大小通常是影響模型表現(xiàn)的重要因素之一。因此為了獲得更多的有效訓(xùn)練數(shù)據(jù)，本文在BART 中用噪聲函數(shù)［17］給訓(xùn)練過程中輸入含錯語句引入噪聲，得到被破壞的源句子。通過這種方法能夠在不增加額外數(shù)據(jù)的情況下，在訓(xùn)練過程中生成更多樣的語法糾錯句子對實(shí)例，從而能提高糾錯模型的泛化能力。方法定義如下：如算法1 所示，對于給定的輸入源語句X=(x1，x2，…，xn)，對應(yīng)的目標(biāo)語句Y=(y1，y2，…，ym)，將X通過BART 噪聲器中的映射函數(shù)fs(x)，對于第t輪訓(xùn)練批次的源句子X(t)中的每個字都有固定的概率通過噪聲器中的噪聲函數(shù)進(jìn)行映射，從而得到有噪輸入：

其中的第i個字由式（2）給出：

其中：p是在［0，1］內(nèi)均勻分布上產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)，δ則是引入噪聲的固定概率；fs(xi)是BART 噪聲函數(shù)，s∈｛TM，RS，TI，Mixed｝。將-X(t)與Y構(gòu)建成新的句子對S(t)并用于語法糾錯模型訓(xùn)練。

算法1 BART 噪聲方法。

輸入X(t)為第t輪的輸入源語句；Y(t)為源語句對應(yīng)的目標(biāo)語句；D為訓(xùn)練樣本對；f為BART 噪聲函數(shù)。

輸出 含有噪聲的樣本對S(t)。

不同的噪聲策略在模型表現(xiàn)上能夠產(chǎn)生不同的效果，本文使用字屏蔽（Token Mask，TM）、隨機(jī)字替換（Random Substitution，RS）、文本填充（Text Infilling，TI）以及混合方法（Mixed）4 種噪聲方法來對輸入的含錯語句引入噪聲。4 種方法具體如下：

1）字屏蔽。參照文獻(xiàn)［13］中方法，輸入的含錯句子中的每個字都有固定的概率δ被替換成“#”符號，這種方式能夠成倍地增加訓(xùn)練樣本的數(shù)目，且能增加樣本錯誤的多樣性，減少訓(xùn)練樣本錯誤的重復(fù)性。這種方式也能減少語法糾錯模型對一些特定單詞的依賴，更好地學(xué)習(xí)上下文信息，從而提高性能。另外，這種方法能促使模型作出字的替換，更有利于糾正選詞錯誤類型。對應(yīng)的噪聲函數(shù)fTM(xi)如式（3）所示：

2）隨機(jī)字替換。與字屏蔽方法類似，從字典中隨機(jī)采樣一個字Vr，輸入的含錯句子中的每個字有δ的概率被替換成字典中的任意一個字，而不是“#”，字典中被選中替換的字是等概率的。這種方式可以產(chǎn)生更接近真實(shí)錯誤的訓(xùn)練樣本。對應(yīng)的噪聲函數(shù)fRS(xi)如式（4）所示：

4）混合方法。在訓(xùn)練過程中，對于每一個訓(xùn)練批次隨機(jī)選取一個噪聲函數(shù)對輸入的句子引入噪聲。

不同噪聲方案引入的噪聲示例如圖2 所示。假定有輸入句子：明天我要早起。通過字遮蔽的方法，“天”和“要”兩個字被替換成了“#”符號。隨機(jī)字替換的方法則是將“天”和“要”分別替換成了字典中的隨機(jī)字“后”和“字”。與前面兩種方法不同的是，文本填充將文本段“天”和“早起?！碧鎿Q成了“#”符號。

圖2 不同噪聲方案的噪聲示例Fig.2 Examples of different noise schemes

2.4 預(yù)訓(xùn)練模型初始化的神經(jīng)語法糾錯模型

語法糾錯任務(wù)一般可以作為一個序列到序列的任務(wù)進(jìn)行處理，序列到序列模型一般由編碼器和解碼器兩部分組成，并且序列到序列的模型在很多自然語言理解任務(wù)上已經(jīng)被驗(yàn)證了它的有效性，比如機(jī)器翻譯、文本摘要、對話系統(tǒng)等。為了能夠糾正潛在的語法錯誤，語法糾錯系統(tǒng)必須要理解句子的意思，然而在一個自然語言句子中可能存在長距離依賴關(guān)系的問題。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）擅長對單詞序列建模和捕捉句子的上下文信息，因此以往的語法糾錯模型大多使用RNN，特別是長短期記憶（Long Short-Term Memory，LSTM）網(wǎng)絡(luò)。又因?yàn)榇蠖鄶?shù)語法錯誤非常依賴于附近的錯誤，因此語法糾錯系統(tǒng)捕捉上下文信息的能力非常重要，CNN 則可以通過卷積操作有效地捕獲局部信息，所以也有很多神經(jīng)語法糾錯模型中采用CNN 結(jié)合注意力機(jī)制的做法。

以往的神經(jīng)語法糾錯模型大多使用RNN 或CNN 來作為編碼器和解碼器的結(jié)構(gòu)，而Transformer 是一種新型的編解碼器框架。它是由谷歌提出的完全基于自注意力機(jī)制的一種編解碼器結(jié)構(gòu)，且它已被證明對單詞序列具有很強(qiáng)的建模能力以及能在機(jī)器翻譯任務(wù)中取得很好的效果，因此本文采用Transformer 框架來作為神經(jīng)語法糾錯模型框架，把語法糾錯任務(wù)作為一個機(jī)器翻譯任務(wù)，把可能含有語法錯誤的句子X作為源句子，對應(yīng)的正確句子作為目標(biāo)句子，D={(X，Y)}作為訓(xùn)練集。首先，Transformer 模型的編碼器將含有N個字符的源句子編碼成含有整個輸入句子語義信息的隱藏層表征，然后解碼器從中解碼得到目標(biāo)隱藏層表征，最后，目標(biāo)隱藏層表征可以得到各個字符的生成概率p(yi|y1：i-1)，通過一個投影矩陣WH和softmax 層得到輸出序列y1：i-1。整個過程計算如式（7）～（9）所示：

將生成概率的負(fù)對數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)，其中θ是可訓(xùn)練的參數(shù)。

在訓(xùn)練開始前，使用基于BERT 的預(yù)訓(xùn)練模型權(quán)重Θ對Transformer 的編碼器層所有參數(shù)θs進(jìn)行初始化，Transformer的解碼器參數(shù)θt則是使用權(quán)重Wij對解碼器每層參數(shù)進(jìn)行初始化，Wij服從均勻分布，如式（11）所示：

3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)集

為了驗(yàn)證本文方法的有效性，本文在NLPCC 2018 Shared Task 2［31］數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)。該數(shù)據(jù)語料來源于一個專門為學(xué)習(xí)外語寫作的人提供的交流平臺lang-8。數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計結(jié)果如表2 所示，Src 代表源語句，也就是待校對語料，Tgt 代表目標(biāo)語句，也就是源語句所對應(yīng)的正確語料。由于數(shù)據(jù)集中的錯誤句子可能含有多個對應(yīng)的正確句子，本文首先將源語句和各個正確語句一一對應(yīng)的構(gòu)建成一個平行語料庫。通過這種方式總共得到了1 200 000 個句子對。參考文獻(xiàn)［21］，從訓(xùn)練語料中隨機(jī)采樣了5 000 條句子對作為驗(yàn)證集。本文使用BART 噪聲器對訓(xùn)練數(shù)據(jù)引入文本噪聲，使用引入噪聲后的偽數(shù)據(jù)替換原有訓(xùn)練集用于模型訓(xùn)練。

表2 NLPCC 2018 Task 2 數(shù)據(jù)集Tab.2 NLPCC 2018 Task 2 dataset

3.2 評價指標(biāo)

本文使用MaxMatch（M2）scorer［34］來對語法糾錯模型進(jìn)行評估。在給定一個源語句和一個系統(tǒng)更正（hypotheses）的情況下，M2scorer 計算它們之間所有可能的短語級編輯序列，并找到與標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注集重疊程度最高的編輯序列，再利用該最優(yōu)序列計算精確率（Precision，P）、召回率（Recall，R）和F0.5值。具體的計算公式如式（12）～（15）所示：

后來有好長時間沒有看見老崔，馮一余問保安老崔到哪里去了。保安說，老崔受傷了，他回家停車，停在小區(qū)的池塘邊，打了滑，車子掉到池塘里，他差點(diǎn)淹死。幸好有巡夜的保安看到了，救了上來，腦子進(jìn)了水，有點(diǎn)呆。

其中：{g1，g2，…，gn}是標(biāo)準(zhǔn)的更正集合，{s1，s2，…，sn}是系統(tǒng)更正的集合。

3.3 參數(shù)設(shè)置

本文實(shí)驗(yàn)具體超參數(shù)設(shè)置如下：序列到序列模型結(jié)構(gòu)使用的是Transformer 結(jié)構(gòu)，編碼器由6 個相同的層組成，其中有兩個子層，分別是1 個多頭自注意層和1 個全連接的前饋網(wǎng)絡(luò)，解碼器同樣是6 個相同的層。多頭自注意層的頭數(shù)設(shè)置為8，Transformer 的前饋網(wǎng)絡(luò)維度為4 096，源端和目標(biāo)端的字向量維度均為512。模型使用了位置編碼信息。模型訓(xùn)練時參數(shù)的dropout 的概率為0.1，使用Adam 優(yōu)化器并且初始學(xué)習(xí)率設(shè)置為2，β值為（0.9，0.998）。使用Noam 的學(xué)習(xí)率遞減策略，warmup_steps 為8 000，并加入了ε值為0.1 的標(biāo)簽平滑策略。Batch size 的大小為4 096 個字，模型推理時的beam size 為12。噪聲函數(shù)的δ設(shè)置為0.3，文本填充泊松分布λ為3。整個訓(xùn)練過程都采用了提前終止技術(shù)，并且選擇驗(yàn)證集困惑度最低的模型作為最佳模型。本文的模型運(yùn)行5 次并取所有結(jié)果的中位數(shù)。

3.4 基線模型

本文方法的基線模型是文獻(xiàn)［28］中的BERT-encoder 和BERT-encoder_ensemble以及NLPCC 2018 Task 2 中表現(xiàn)優(yōu)異的系統(tǒng)：YouDao［32］、BLCU［33］、BLCU（ensemble）［33］。

BERT-encoder 用Chinese-RoBERTa-wwm-ext 學(xué)習(xí)到的參數(shù)初始化Transformer 的編碼器，Transformer 的解碼器隨機(jī)初始化。

BERT-encoder_ensemble 由4 個單個BERT-encoder 模型集成。

YouDao 是有道開發(fā)的中文語法糾錯系統(tǒng)，將CGEC 任務(wù)劃分為3 個階段，每個階段訓(xùn)練各自的模型，他們將錯誤分為表面錯誤和語法錯誤，使用相似字音表+5-gram 模型來解決低級錯誤，使用字級、詞級Transformer 模型來解決高級錯誤，將低級模型和高級模型進(jìn)行組合，最終再用5-gram 語言模型對糾正后句子進(jìn)行困惑度分析，選擇困惑度最低的句子。

BLCU 和BLCU_ensemble 是北京語言大學(xué)開發(fā)的中文語法糾錯系統(tǒng)，前者基于多層卷積Seq2Seq 模型，后者是4 個單個模型的集成。

3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表3 總結(jié)了在NLPCC 2018 中文語法糾錯共享任務(wù)數(shù)據(jù)集上，本文模型與基線模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。BN-CGECM_ensemble 是由4 個利用混合方法噪聲策略訓(xùn)練得到的模型的集成。由表3 的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，BN-CGECM 模型性能優(yōu)于所有單個的基線模型，BN-CGECM_ensemble 模型性能優(yōu)于所有的基線模型，達(dá)到了37.05%的F0.5值，相較于YouDao 提升了7.14 個百分點(diǎn)，相較于BLCU_ensemble 提升了6.48 個百分點(diǎn)，相較于BERT-encoder_ensemble 提升了1.54 個百分點(diǎn)。這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法在語法糾錯任務(wù)上的有效性。

表3 幾種模型在NLPCC 2018數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位：%Tab.3 Experimental results of several models on NLPCC 2018 dataset unit：%

此外，為了觀察不同的噪聲函數(shù)方法對神經(jīng)語法糾錯模型性能表現(xiàn)的影響，本文分析了BART 噪聲器使用不同的噪聲策略對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響，如表4 所示?？梢钥吹?，字屏蔽和文本填充方法能有效提高模型的精確率和召回率，它們都能一定程度促使模型對選詞錯誤、冗余詞和缺失詞錯誤進(jìn)行修正。隨機(jī)字替換的方法能有效提高模型召回率，但會明顯降低模型精確率，推測是因?yàn)殡S機(jī)字替換會生成大量的選詞錯誤類型，這會促使模型對輸入序列做出過多的修改預(yù)測，這樣雖然能改正較多的選詞錯誤，但是也會將很多不是選詞錯誤的詞改錯，因而會大幅降低模型精確率?；旌戏椒ǖ牟呗阅軌蛴行岣呔_率，且保持相對較高的召回率，原因可能是它隨機(jī)使用了字屏蔽、隨機(jī)字替換和文本填充方法，可以生成更為多樣的錯誤數(shù)據(jù)，模型能學(xué)習(xí)做出更多的修改預(yù)測，但也不會像隨機(jī)字替換方法那樣過度預(yù)測，能在3 種方法間達(dá)到平衡。

表4 不同噪聲方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位：%Tab.4 Experimental results of different noise methods unit：%

另外，圖3 分析了BN-CGECM 模型與原始模型Char-Transformer 收斂速度情況，ppl 指模型的困惑度（perplexity），是一個用來衡量模型好壞的指標(biāo)。由圖3 可以看出，BNCGECM 比Char-Transformer 更快收斂，但最終的訓(xùn)練困惑度略高于Char-Transformer，推測是因?yàn)锽N-CGECM 引入的文本噪聲雖然能起到一定的正則化作用，但仍然會增加訓(xùn)練過程中模型學(xué)習(xí)文本語義信息的難度。

圖3 模型收斂速度比較Fig.3 Comparison on convergence speed of models

同時本文也分析了使用不同的預(yù)訓(xùn)練模型來初始化編碼器對模型性能的影響，如表5 所示，“—”代表沒有使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行初始化，Chinese-BERT-wwm 代表使用Chinese-BERT-wwm預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行初始化，Chinese-BERT-wwm-ext和Chinese-RoBERTa-wwm-ext同理。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，使用預(yù)訓(xùn)練模型能夠提升模型性能，且使用Chinese-RoBERTa-wwm-ext模型進(jìn)行參數(shù)初始化在各方面性能優(yōu)于其他兩個預(yù)訓(xùn)練模型。

表5 不同預(yù)訓(xùn)練模型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果 單位：%Tab.5 Experimental results of different pre-trained models unit：%

4 結(jié)語

本文提出了一種基于BART 噪聲器的中文語法糾錯模型，即BN-CGECM 模型，以此緩解中文語法糾錯任務(wù)缺乏大量標(biāo)注數(shù)據(jù)的影響。該模型通過BART 噪聲器對訓(xùn)練過程中的輸入樣本引入文本噪聲，自動生成更多樣的含噪文本用于模型訓(xùn)練，緩解了中文語法糾錯任務(wù)標(biāo)注數(shù)據(jù)有限對模型性能的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型在語法糾錯任務(wù)上的有效性。未來的工作在于探索更適合語法糾錯任務(wù)的方法來破壞訓(xùn)練樣本，從而獲得具有更多、更真實(shí)語法錯誤類型的訓(xùn)練樣本。