## examples * [kenlm](kenlm):Kenlm模型,本项目基于Kenlm统计语言模型工具训练了中文NGram语言模型,结合规则方法、混淆集可以纠正中文拼写错误,方法速度快,扩展性强,效果一般 * [deepcontext](deepcontext):DeepContext模型,本项目基于PyTorch实现了用于文本纠错的DeepContext模型,该模型结构参考Stanford University的NLC模型,2014英文纠错比赛得第一名,效果一般 * [seq2seq](seq2seq):Seq2Seq模型,本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的ConvSeq2Seq模型,该模型在NLPCC-2018的中文语法纠错比赛中,使用单模型并取得第三名,可以并行训练,模型收敛快,效果一般 * [t5](t5):T5模型,本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的T5模型,使用Langboat/mengzi-t5-base的预训练模型finetune中文纠错数据集,模型改造的潜力较大,效果好 * [ernie_csc](ernie_csc):ERNIE_CSC模型,本项目基于PaddlePaddle实现了用于中文文本纠错的ERNIE_CSC模型,模型在ERNIE-1.0上finetune,模型结构适配了中文拼写纠错任务,效果好 * [macbert](macbert):MacBERT模型,本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的MacBERT4CSC模型,模型加入了错误检测和纠正网络,适配中文拼写纠错任务,效果好 * [gpt](gpt):GPT模型,本项目基于PyTorch实现了用于中文文本纠错的ChatGLM/LLaMA模型,模型在中文CSC和语法纠错数据集上finetune,适配中文文本纠错任务,效果好 * [evaluate_models](evaluate_models):模型评估,本项目基于SIGHAN2015_test数据集,对各个纠错模型进行评估