MuCGEC: A Multi-Reference Multi-Source Evaluation Dataset for Chinese Grammatical Error Correction & SOTA Models

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最新消息

• 2022.10.18 我们的最新工作SynGEC被EMNLP2022会议录用，在这篇文章中我们提出的融入适配句法的SynGEC模型可以在NLPCC-18和MuCGEC-Test上取得45.32/46.51的F值。欢迎大家试用！链接：[Link]

• 2022.8.29 我们上传了MuCGEC数据集（含开发集答案和测试集输入）[Link]，并且在天池平台开放长期测试集评测榜单[Link)，欢迎大家提交结果，提交方式可以参考[Link]。

• 2022.6.23 我们开源了CTC-2021评测中所搜集的语义纠错模板，请参考：[Github]，[论文]

• 2022.6.5 MuCGEC数据集作为CCL2022-CLTC评测的Track 4在阿里云天池平台开放，欢迎大家使用和打榜！

引用

如果您认为我们的工作对您的工作有帮助，请引用我们的论文：

MuCGEC: a Multi-Reference Multi-Source Evaluation Dataset for Chinese Grammatical Error Correction (Accepted by NAACL2022 main conference) [PDF]

@inproceedings{zhang-etal-2022-mucgec,
    title = "{M}u{CGEC}: a Multi-Reference Multi-Source Evaluation Dataset for {C}hinese Grammatical Error Correction",
    author = "Zhang, Yue  and
      Li, Zhenghua  and
      Bao, Zuyi  and
      Li, Jiacheng  and
      Zhang, Bo  and
      Li, Chen  and
      Huang, Fei  and
      Zhang, Min",
    booktitle = "Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies",
    month = jul,
    year = "2022",
    address = "Seattle, United States",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2022.naacl-main.227",
    pages = "3118--3130",
    }

简介

给定一段中文文本，中文语法纠错(Chinese Grammatical Error Correction, CGEC)技术旨在对其中存在的拼写、词法、语法、语义等各类错误进行自动纠正。该技术在教育、新闻、通讯乃至搜索等领域都拥有着广阔的应用空间。

目前的中文语法纠错评测集存在着数据量小，答案少，领域单一等缺陷。为了提供更加合理的模型评估结果，本仓库提供了一个高质量、多答案CGEC评测数据集MuCGEC。与此同时，为了推动CGEC领域的发展，我们还额外提供了如下资源：

• 中文语法纠错数据标注规范./guidelines：我们详细定义了常见的中文语法错误的类别体系，针对每类错误，给出了对应的修改方案和丰富的修改样例，从而可以促进中文语法纠错数据标注领域的研究。
• 中文语法纠错评测工具./scorers：
  • ChERRANT：我们对目前英文上通用的可细分类别评估的评测工具ERRANT进行了中文适配和修改，并命名为ChERRANT(Chinese ERRANT)。ChERRANT支持字、词粒度的评估。字级别的ChERRANT指标是MuCGEC数据集主要使用的评测指标，缓解了中文上因为分词错误导致的评估不准确现象。词粒度的评估支持更细的错误类型（如拼写错误、名词错误、动词错误等），可供研究人员更好地分析模型。
• 中文语法纠错基线模型./models：
  • Seq2Edit模型./models/seq2edit-based-CGEC：设计编辑动作标签（如替换、删除、插入、调序等），从而将语法纠错任务视作序列标注任务进行解决。
    • 我们对英文上SOTA的Seq2Edit模型GECToR进行了一些修改，以使其支持中文。
  • Seq2Seq模型./models/seq2seq-based-CGEC：将语法纠错看做是一个从错误句子翻译为正确句子的过程，利用先进的神经机器翻译模型进行解决。
    • 我们微调了大规模Seq2Seq预训练语言模型中文BART用于语法纠错任务。
  • 集成模型./scorers/ChERRANT/emsemble.sh：我们提供了一种简单的基于编辑的模型集成方法，支持异构模型（如Seq2Seq和Seq2Edit）的融合。
• 中文语法纠错常用工具./tools：
  • 分词工具
  • 数据增强 (Todo)
  • 数据清洗 (Todo)

MuCGEC数据集

我们的数据主要来自中文二语学习者，分别采样自以下数据集：NLPCC18测试集（来自于NLPCC18-shared Task2评测任务）、CGED测试集（来自于CGED18&20评测任务）以及中文Lang8训练集（来自于NLPCC18-shared Task2评测任务）。我们从三个数据来源各采样2000-3000句，采用三人随机标注加审核专家审核方式构建测试集。数据的整体统计如下表所示。

数据集	句子数	错误句子数(比例)	平均字数	平均编辑数	平均答案数
MuCGEC-NLPCC18	1996	1904(95.4%)	29.7	2.5	2.5
MuCGEC-CGED	3125	2988(95.6%)	44.8	4.0	2.3
MuCGEC-Lang8	1942	1652(85.1%)	37.5	2.8	2.1
MuCGEC-ALL	7063	6544(92.7%)	38.5	3.2	2.3

相较于之前的CGEC评测集（如NLPCC18和CGED)，MuCGEC拥有更丰富的答案和数据来源。此外，在标注过程中，我们还发现有74句句子因为句意不清等问题无法标注。

更多关于MuCGEC数据集的细节，请参考我们的论文。

数据下载链接

MuCGEC数据集目前开放了开发集，测试集以在线榜单形式给出，请参考链接https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=131328 使用。

CGEC基准模型

实验环境安装

我们采用Python 3.8进行实验，通过以下代码可以安装必要的依赖，考虑到Seq2Edit模型的环境和Seq2Seq模型存在一些冲突，需要分别安装两个环境：

# Seq2Edit模型
pip install -r requirements_seq2edit.txt

# Seq2Seq模型
pip install -r requirements_seq2seq.txt

训练数据

我们实验所用训练集为：Lang8数据集(来自外语学习网站Lang8）和HSK数据集(北语开发的汉语学习考试数据集)中的错误句子，并且对HSK数据集上采样5次，过滤掉和我们测试集重复的部分，共计约150万对。

下载方式：Google Drive

模型使用

我们提供了使用模型的流水线脚本，包含预处理-训练-推理的流程，可参考./models/seq2edit-based-CGEC/pipeline.sh及./models/seq2seq-based-CGEC/pipeline.sh

与此同时，我们也提供了训练后的checkpoint以供测试（下列指标均为精确度/召回度/F0.5值）：

模型	NLPCC18-Official(m2socrer)	MuCGEC(ChERRANT)
seq2seq_lang8[Link]	37.78/29.91/35.89	40.44/26.71/36.67
seq2seq_lang8+hsk[Link]	41.50/32.87/39.43	44.02/28.51/39.70
seq2edit_lang8[Link]	37.43/26.29/34.50	38.08/22.90/33.62
seq2edit_lang8+hsk[Link]	43.12/30.18/39.72	44.65/27.32/39.62

下载后，分别解压放入./models/seq2seq-based-CGEC/exps和./models/seq2edit-based-CGEC/exps即可使用。其中，seq2seq模型基于Chinese-BART-Large预训练语言模型，seq2edit模型基于StructBERT-Large预训练语言模型。

我们在论文中使用的模型融合策略请参考./scorers/ChERRANT/ensemble.sh。

Tips

• 我们发现在英文上有用的一些trick，在中文上同样有效，例如GECToR的额外置信度trick和Seq2Seq的R2L-Reranking trick，如果您对模型性能要求较高，可以尝试这些trick。
• 我们发现两阶段训练（先Lang8+Hsk再单独Hsk）所得模型效果相较于单阶段训练效果会有进一步提升，您感兴趣的话可以按照两阶段训练策略重新训练模型。
• 我们发现基于中文BART的Seq2Seq模型存在一些改进空间：1）原始中文BART的词表缺少一些常见的中文标点/字符；2）transformers库训练和推理速度较慢，所占显存也较大。我们最近基于fairseq重新实现了一版基于BART的Seq2Seq模型，并加入了一些额外的训练trick，使其效果有了大幅提升（4-5个F值），且训练/推理速度快了3-4倍。该工作后续也将整理并开源。
• 我们目前提供的基线模型仅使用了公开训练集。关于数据增强技术，可以参考我们之前在CTC2021比赛中的方案[Link]，合理构建的人造数据对模型性能有着巨大的提升。

模型评估

针对NLPCC18官方数据集，可使用我们的基准模型预测后，通过NLPCC18的官方工具M2Scorer进行计算指标。需要注意的是预测结果必须使用PKUNLP工具分词。

针对MuCGEC数据集的相关指标，可以采用我们提供的ChERRANT工具进行指标计算。 ChERRANT的相关使用可参考./scorers/ChERRANT/demo.sh。对于字级别指标，我们部分参考了ERRANT_zh仓库，词级别指标及错误类型划分我们则参考了原始ERRANT。

错误类型

• 操作级别（字/词粒度）：

  • M(missing)：缺失错误，需要添加缺失字/词
  • R(redundant)：冗余错误，需要删除冗余字/词
  • S(substitute)：替换错误，需要替换错误字/词
  • W(word-order)：词序错误，需要进行调序

• 语言学级别（仅词粒度）：

  • 我们设计了14种主要的语言学错误类型（基本上是根据词性），除拼写错误(SPELL)和词序错误(W)外，还可以根据替换/删除/冗余操作进一步划分，如形容词冗余错误可以表示为：R:ADJ

    

相关工作

• 我们在CTC2021评测中使用了本仓库的一些技术，并且获得了Top1的成绩，相关技术报告可见：CTC-report。
• 我们的基线模型提供在线演示平台：GEC demo (校外访问可能较慢，请耐心等待)。
• YACLC中文学习者语料库：YACLC。
• NLPCC18中文语法纠错数据集：NLPCC18。

联系

如果您在使用我们的数据集及代码的过程中遇到了任何问题，可联系 hillzhang1999@qq.com。