NLP - 纠错理论知识

假设有这么一个场景，医生开处方的时候，可能写错药品和疾病名称，需要程序自动化纠错
例如:曲米新乳膏和二甲双瓜和双黄连
    曲米新乳膏 ==> 曲咪新乳膏
    二甲双瓜 ==> 二甲双胍

怎么做呢？
直觉告诉我们，应该有一个数据源，包含所有的药品疾病名称。
1、数据抓取  
    寻医问药 http://www.xywy.com/
    丁香园 http://www.dxy.cn/
    好大夫 http://www.haodf.com/yaopin/

scrapy框架  https://scrapy.org/  看看demo，开始工作吧！

2、单词匹配
药品数据爬取下来后，有药品疾病的词典了。
那么怎么从一段文字中识别出哪些是药品名称呢？假设文本都是正确的，药品名称也是正确的。

涉及知识:
    前缀树匹配 
    https://en.wikipedia.org/wiki/Trie
    http://baike.baidu.com/link?url=9tTTwNRyFnYW4EiTfVMrT0hkX7O8TKc0HCrStmTkWfCsV3HEtFK0BA0tWov4ny206MUIvPnzwPpdxqVFgZlo4_

    以python语言举例吧，PyTrie
    https://pypi.python.org/pypi/PyTrie  看看demo https://wiki.python.org/moin/CheeseShopTutorial 
    e.g. sentence = “我有双黄连和曲米新乳膏"
    遍历所有包含最后1个字的字串
        我有双黄连和曲米新乳膏
        有双黄连和曲米新乳膏
        双黄连和曲米新乳膏
        ……
    用爬取的药品名称字典生成SortedStringTrie，对每个子串用最长前缀匹配(method:longest_prefix)，
    可以得到 双黄连、曲米新乳膏这两个药品名称

3、纠错版本1.0
    好吧，做了好多前期准备工作，可以开始尝试纠错了。先看看错误的例子:
    e.g. sentence = “我有双黄联和曲米新乳膏"
    肉眼看过去  双黄联 ==> 双黄连  机器如何做呢？
    
    涉及知识:
        编辑距离(Levenshtein距离) http://baike.baidu.com/link?url=BlzWCygnY5DdHj453HLQOhVYWnFfQO96hbHgqPTpWPo4x3_n4J6n2g5MVfYPVP7fWzf2u4doEspxkgWJSeJWvkwbMFV1FElBoqlSbbCG06ZLVlZeqoYkX6ucEwkcwTfQ

    编辑距离就是求两个字符串的相似性
    天安门 和 天天门  distance=1
    天安门 和 天安      distance=1
    天安门 和 天安门  distance＝0
    
    有了编辑距离，借助最长前缀匹配，设定距离阀值，例如4个字，允许1个字不一样，6个字允许两个字不一样。
    用前缀匹配，找到双黄连， 对应的词是双黄联， 好吧，编辑距离ok，替换吧
    双黄连 ==> 双黄连
    恭喜你，纠错成功，关上电脑，可以交差了。
    
    测试报bug了，怎么可能！！！
    e.g. 小儿柏步止咳
    纠错 小儿柏步止咳 ==> 小儿清热止咳
    小儿清热止咳和小儿百部止咳都是药品名称，按照规则，字典树找到第一个小儿清热止咳，符合编辑距离<=2。
    
    看来不能光按照字型去纠错，汉字的输入错误大部分来自同音字。
    找个汉字转拼音的工具
    pypinyin     https://pypi.python.org/pypi/pypinyin
    加上拼音的编辑距离吧，全拼和首字母的，嗯嗯 双重保险，例如必须首字母相同。
    小儿清热止咳 首字母  xeqrzk
    小儿百部止咳 首字母  xebbzk
    小儿柏步止咳  首字母  xebbzk
    纠错 小儿柏步止咳 ==>  小儿百部止咳
    
    测试还是有作用的，虽然报bug让我很不爽
    1.0版本勉强可以上线使用了，精度门槛设置会比较高，召回相对低。
    e.g. 青春都飞扬吧
    青春都 ==> 青春痘
4、纠错版本2.0
    只看相似距离，是很难去判断纠正后的句子的合理性，因为替换规则只是针对单个单词，丢掉了句子的剩余单词信息。比如，句子1:青春都飞扬吧  句子2:青春逗很多。 句子1应该不去纠错，而句子2应该纠错。
    涉及知识：
    语言模型 https://en.wikipedia.org/wiki/Language_model  本质是用统计学意义判断句子构成的合理性
    中文分词 句子分词的多少 作为判断句子合理性的一个参考因子
    ngram  http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/51281816 
    语料库 从很大的文本语录中切分出unigram bigram. 这个可以从爬取药品的网站上去爬取用户咨询的问题，这些问题里面包含的药品疾病比较多，适合用作医疗领域的ngram。
    
    ngram切分用nltk(很有名的nlp python库, method:ngrams) http://www.nltk.org/
    
    假设提取出来了unigram,bigram,那么可以试试语言模型了

    加入语言模型，去计算 替换后的句子 正确概率，找到替换后句子正确概率最大的
    
5、优化方向
    精度和召回总是一对矛盾
    概率提升的阀值，可以控制纠错的精度，但是降低了召回
    如何调整阀值，是不断试错过程。
    
    概率是基于统计学意义的，所以badcase的出现不可避免。可以通过人工的数据介入，去干预单词替换
    相近字 加入，使得替换备选集合多一些，提升召回率
    
    想要同时提升精度和召回，就需要分析badcase，设定粒度更小的精度阀值，优化是个长时间的工作。
6、总结
    英文纠错(good demo:http://norvig.com/spell-correct.html)很多是字母拼写错误，中文纠错更多的是相近字，拼音等带来的字词错误。
    纠错步骤：
    1、正确词词典
    2、从输入句子中 找到替换候选词集合
    3、语言模型判断句子合理性
    4、选出替换后最合理的句子

    精度阀值的控制 需要不断尝试，词典单词很多，且面对的是非专业领域词汇，则同样阀值前提下，纠错的精度应该会有所下降。针对特点领域的纠错是可行的，纠错的方法另一个副产品是找出相近意思的词，例如 头疼=>头痛

原文：https://blog.csdn.net/jccg3030/article/details/54909290