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文本纠错又称为拼写错误或者拼写检查，因为纯文本每每来源于手打或者OCR识别，极可能存在一些错误，所以此技术也是一大关键的文本预处理过程，通常存在两大纠错类型。web
1.拼写错误面试
第一种是Non-word拼写错误，表示此词汇自己在字典中不存在，好比把“要求”误写为“药求”，算法
2.少字多字数据库
中文文本纠错比较难，很少说。上思路flask
方法有不少，本文讲解基于拼音数组
思路：微信
1首先：本地得有一个正确字词的数据库 。命名 数据库.txt网络
格式：第一列正确字词，第二列 词频 ，第三列 词性
本文只用词和词频。考虑词性太难啦。
2.得有一个文档txt,供编辑距离函数操做的。命名 编辑距离.txt
以下图
3.加载 数据库.txt 和 编辑距离.txt
4 输入一个错误单词（句子分词获得的单词，或者单独一个错误单词），计算编辑距离，生成编辑距离词集。
编辑距离须要比对 数据库.txt 的单词,计算距离
而后对错误单词进行删除字，增长字，修改字，替换字。增长删除替换哪些字呀，确定得从 编辑距离.txt 文档里选取字插入或替换到错误单词里。最后生成编辑距离词集
5 生成的编辑距离词集 确定含有一些错误单词，找出同时在编辑距离词集和数据库.txt 的单词 ，即为咱们候选正确词集
6. 对候选正确词进行分级。首先 pinyin.get获得错误词的拼音
而后遍历 候选正确词集的单词，求取得拼音。
咱们根据候选词的拼音对其重要性进行排序
若是候选词的拼音与错误词彻底匹配，则将候选词放入一级数组
#若是候选词的第一个词的拼音与错误词的第一个词匹配，咱们将其按二级数组。不然咱们把候选短语放入三级数组.
7.找到正确单词
若是一级数组存在， 获得 的正确字词是在 数据库.txt 中的。考虑到获得的词可能有多个，前文提到数据库.txt 第一列是词，第二列是词频 。咱们应该返回一级数组中 词在数据库.txt 中词频最大的那个单词
若是一级数组不存在，二级数组存在，，返回词频最大的那个单词
不然：返回三级数组词频最大的那个单词。
本文代码 获取：
关注微信公众号 datayx 而后回复 纠错 便可获取。
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代码：
1导入包 和标点符号
2读取 数据库.txt
只读取第一列和第二列 ，最后生成字典。
#获得的是各单词词频,如：{‘老师上课’: ‘3’, ‘老师傅’: ‘62’, ‘老师宿儒’: ‘老师上课’: ‘3’, ‘老师傅’: ‘62’, }
3.读取编辑距离.txt
4. 计算错误单词与数据库.txt里的单词的编辑距离
5.找到候选正确词集 。即编辑距离生成的词同时又在数据库.txt里的词
6.计算拼音，获得一级数组，二级数组，三级数据。对候选正确词进行分级
7.找到正确单词
8.测试 对一个句子进行分词 ，而后每一个单词 拿去寻找正确单词 ，最后将这些词拼接为正确句子
9.主函数
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