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年份：2022年12月

论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.04068

论文代码：https://github.com/piglaker/ConfusionCluster

论文阅读前提：需要了解中文拼写检查任务（CSC）

Abstract（摘要）

许多中文拼写检查(Chiniese Spell Checking, CSC)模型都使用了“字形信息+拼音信息”(glyph-phonetic)来进行预测，但是“这些glyph-phonetic信息到底被用了多少”是不清楚的，所以作者提出了两个新的方法来验证，同时也可以提升模型的泛化能力。

1. 介绍（Introduction）

作者这篇论文主要回答了两个问题：

• Q1：现有的中文预训练模型（Chinese pre-trained models）编码了glyph-phonetic信息了吗？
• Q2：现有的CSC模型在做预测时，是否完全利用了错字的glyph-phonetic信息呢？

作者针对这两个问题，提出了三个贡献（两个Probe task和一个setting），如下：

• 作者提出了一个简单的probe task来度量中文预训练模型包含的glyph-phonetic信息。
• 作者提出了一个“错字修正覆盖率(Correction with Misspelled character Coverage Ratio, CCCR)”指标来衡量一个CSC模型在做预测时，到底用了多少错字信息。该指标也可以解释为什么现在的CSC方法在数据集上表现很好，但在实践中却很差。
• 作者为CSC任务提出了一个新的setting，名为“isolation correction”，其能更好的检验CSC模型的泛化能力和修正能力。

2. 相关工作(Related Work)

略

3. 实验一：探究Glyph-Phonetic信息(Experiment-I: Probing for Character Glyph-Phonetic Information)

在第一章介绍章节，作者说回答了两个问题，第一个问题是：“现有的中文预训练模型（Chinese pre-trained models）编码了glyph-phonetic信息了吗？”

作者提出的一个贡献是：作者提出了一个简单的probe task来度量中文预训练模型包含的glyph-phonetic信息。

本章就是作者针对该问题所提出的probe task进行详细说明。

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作者提出的方法：

作者分别对字形(Glyph)信息和拼音(Phonetic Probe)信息进行探究，其思路几乎一致。

以拼音信息为例，作者首先构造一个数据集，其一个sample由两个字组成。对于其Label，拼音一样，则label为1，否则label为0。例如，(程, 称)=1, (产, 称)=0。

然后作者使用预训练模型对字进行编码，然后将编码后的两个字向量concat到一起，然后经过一个简单的多层感知机(Multilayer Perceptron，MLP)进行二分类的预测。

假设MLP经过训练后可以成功预测这俩字是否拼音一样，说明预训练模型对字编码时包含其拼音信息，否则就不包含。（训练MLP时，最前面的预训练模型参数是要固定不变的）

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3.1 Glyph Probe

本节详细介绍了作者对于字形信息的探究方法。

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数据集的构造：

数据集样本示例如下：

如图所示，一个样本由两个字组成，其Label是1或0。1表示这俩字相似，0表示不相似。具体定义为： 如果两个字是包含被包含的关系时，其Label是1，否则Label是0。

作者具体构造数据集的方法如下：

1. 预处理阶段，作者选择BERT中出现的汉字，并去除掉一些生僻字，例如“圜”等。 全量汉字记为 $\mathcal{W}=\{w_1,w_2,\dots ,w_d\}$，$d$ 是汉字的数量。
2. 对于一个字 $w$，作者使用hanzi_chanzi工具将其拆开，例如“称”字会被拆成“禾”和“尔”。 记为：$\mathcal{U}=\{u_1,u_2,\dots ,u_c\}$，其中 $c$ 是所有的偏旁部首数量。
3. 如果 $u_i$ 是 $w_i$ 的一部分，那么 $u_i,w_i$ 就是一对儿正样本，反之则是负样本。
4. 按3的方法，就能构造出正样本集合 ${\mathcal{D}}_{pos}=\{\{u_1,w_1\},\{u_2,w_1\},\dots ,\{u_i,w_d\}\}$
5. 同样，也可以构造出负样本集合 ${\mathcal{D}}_{neg}=\{\{u_1^n,w_1\},\{u_2^n,w_1\},\dots ,\{u_i^n,w_d\}\}$， 其中 $d$ 和正样本中的 $d$ 一致，$u^n$ 是从偏旁部首集合中随机选择的。
6. 最终按8:2进行训练集和测试集的拆分

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构造数据集后，就是具体方法：

1. 首先，作者将样本 $i$（两个字）通过预训练模型得到两个embedding，然后将两个embedding连接(concat)到一起，得到模型的输入 $x_i$

   该embedding是不包含上下文信息的。

2. 使用多层感知机进行前向传播，最后经过Sigmoid得到最终预测结果 $\widehat{y_i}$ ，用公式表示为：${\hat{y}}_i=\mathrm{Sigmoid}\left(\mathrm{MLP}\left(x_i\right)\right)$

3.2 Phonetic Probe

拼音信息的探究方法与字形几乎一致，只是数据集些许不一样而已。

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拼音信息的数据集构造方法：

同样，一个样本包含两个字，其Label为1或0。当两个字拼音相同时（忽略声调），label为1，否则label为0。

数据集构造方法（与字形数据集构造也类似）：

1. 对于字典 $W$ 中的字 $w_i$ ，我们从字典中找到另一个与其拼音相同的 $u_i$，然后将 $(u_i,w_i)$ 作为正样本
2. 类似1，我们从字典中找一个与 $w_i$ 拼音不相同的，将 $(s_i,w_i)$ 作为负样本

3.3 结果与分析（Results and Analysis）

作者使用多个预训练模型进行了实验，结果如下图：

Control是完全随机初始化的embedding模型。

从结果可以得出以下结论：

1. 随机模型（control）没有任何编码Glyph信息和Phonetic信息的能力（预测准确率接近50%）。
2. 几乎所有BERT模型的都具有一定的编码Glyph信息的能力，但不多，差不多准确率都在75%，比word2vec强一点。
3. 除ChineseBERT外，这些模型几乎没有编码Phonetic信息的能力（预测准确率都在55%左右）。
4. ChineseBERT编码Phonetic信息的能力比他们稍微强一点，作者认为可能是因为在最开始ChineseBERT设计时就将Phonetic信息考虑在内。（ChineseBERT可以参考这篇博文）

4. 实验2：探究错字修正（Experiment-II: Probing for Homonym Correction）

本章是回答作者提出的问题二：现有的CSC模型在做预测时，是否完全利用了错字的glyph-phonetic信息呢？

对应作者的贡献2：作者提出了一个“错字修正覆盖率(Correction with Misspelled character Coverage Ratio, CCCR)”指标来衡量一个CSC模型在做预测时，到底用了多少错字信息。

本章作者提出了“错字修正覆盖率(CCCR)”的概念，CCCR越高，说明CSC模型在做预测时，更多的参考了“错字”。按原文的说法就是：CCCR可以知道模型在做出预测时是否调整了预测概率分布。

“调整预测概率分布”在后续会给出解释。这里简单举例说明：假设句子为 “我要去贝你奶奶”。如果模型没有参考错字“贝”时，预测的概率分布可能是“接(0.65), 找(0.25), 见(0.1)”。但如果模型参考了错字“贝”，则预测的概率分布可能就变为“见(0.95), 接(0.06), 找(0.04)”

4.1 CCCR: Correction with Misspelled Character Coverage Ratio

CCCR描述的是能根据错字修正句子所占的比例。即：

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CCCR用我自己的语言描述为：

$$\begin{array}{r}CCCR=\frac{\mathrm{模}\mathrm{型}\mathrm{能}\mathrm{够}\mathrm{根}\mathrm{据}\mathrm{错}\mathrm{字}\mathrm{提}\mathrm{醒}\mathrm{改}\mathrm{正}\mathrm{的}\mathrm{句}\mathrm{子}\mathrm{数}}{\mathrm{需}\mathrm{根}\mathrm{据}\mathrm{错}\mathrm{字}\mathrm{提}\mathrm{醒}\mathrm{才}\mathrm{能}\mathrm{改}\mathrm{正}\mathrm{的}\mathrm{句}\mathrm{子}\mathrm{数}}\end{array}$$

需根据错字提醒才能改正的句子（论文中为“MLM集合”）：有些句子必须根据错字提醒才能正确改正，例如：“我要去[MASK]我奶奶”，这里的[MASK]填“接、见、找、等”都行。这种属于该集合中的句子。 同理，有些句子就算不提醒也知道填啥，例如“[MASK]你太美”，这没有歧义，[MASK]肯定填“鸡”，这种句子就不在该集合中。

模型能够根据错字提醒改正的句子：对于错字位置有歧义的句子，如果模型能够根据错字改正该句子，那么该句子就属于该集合。 例如：“我要去贝我奶奶”，模型成功的将“贝”改为了“见”，那么该集合数量+1。

上面若没看懂，可以看如下例子，例如：我们有5个需修改的句子

• 我要去贝我奶奶。 （有歧义，不看“贝”不知道该填见）
• 集你太美。 （无歧义，不看也知道填鸡）
• 你是不是有饼。（有歧义，不看饼不知道填病）
• 此生无悔入华虾。（无歧义，不看也知道填夏）
• 我喜欢吃礼。（有歧义，不看礼，不知道填梨）

上述有3个句子是有歧义句子，所以 $\text{需根据错字提醒才能改正的句子}=3$

此时，我们将这5个句子送给CSC模型进行预测（不关心那2个无歧义的句子），假设最终对有歧义的3个句子成功预测对了2个，那么 $\text{模型能够根据错字提醒改正的句子数}=2$。

最终：$CCCR=\frac{2}{3}$

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在论文原文中，“需根据错字提醒才能改正的句子”集合为记为 $MLM$， “模型能够根据错字提醒改正的句子”集合记为 $Homonym$ 。

对于$MLM$集合的构造，作者使用的方法是：使用MLM任务来预测错字，若能成功出正确的字，则该句子“不属于”MLM集合，否则就属于。 例如，①对于句子 “我要去贝我奶奶”，使用MLM任务，就将原句子变为“我要去[MASK]我奶奶”，此时模型无法预测出“见”字，所以该句子属于MLM集合元素。 ②对于句子“此生无悔入华虾”，使用MLM任务，将原句子变为“此生无悔入华[MASK]”，此时模型成功预测出“夏”字，所以该句子不属于MLM集合元素。

Homonym集合构造方法：若一个句子属于MLM集合，且模型成功预测出正确字，那么该句子就属于$Homonym$集合元素。 （TODO，这里好像有问题）

上述任务用论文中的图表示为：

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论文中对CCCR过程给出了详细的数学公式描述（如果看懂上面，且不感兴趣可以跳过）：

假定 $\mathcal{C}$ 是语言 $L$ 中所有有限长度句子$C_i$ 的集合。$\mathcal{C}=\{C_0,\dots ,C_i,\dots \},C_i=\{c_{i,1},\dots ,c_{i,n},\dots \}$，其中 $c_{i,j}\in L$

$L$ 指代的就是所有汉字。 $C_i$ 就是一个句子，$c_{i,j}$ 就是句子$C_i$ 中的一个字。 $\mathcal{C}$ 就是全体中文句子。

定义 $C_i^{n,a}=\{c_{i,1},\dots ,c_{i,n-1},a,c_{i,n+1},\dots \}$，即句子$C_i$的位置 $n$ 是错字 $a$。

定义 $X_i$ 为一个输入样本，则对于样本 $X_i$，其 $i$ 位置的输出为：

$$\begin{array}{r}P(y_i=j\mid X_i,w)=\mathrm{softmax}(W{H}^w\left(X_i\right)+b)[j]\end{array}$$

例如 $X_i$ 为 “我要去贝我奶奶”，那么 $P(y_3=j|X_i,w)$ 就表示第3个字(贝字所在的位置)预测为“见”字的概率（见字在字典中的index为 $j$）

CCCR是由 $\mathcal{MLM}$ 和 $Homonym$ 两个集合组成，前者表示“需要错字信息才能被正确修复的样本”，后者表示“模型可以根据错字信息调整概率分布的样本（也就是可以正确修改的样本）”

定义 $\mathcal{D}$ 是 $\mathcal{C}$ 的一个子集，意思就是 $\mathcal{D}$ 是我们的数据集。

$\mathcal{MLM}$ 是 $\mathcal{D}$ 的子集，对于输入句子 $C_i\in \mathcal{D}$，$C_i=\{c_1,c_2,[MASK],\dots ,c_T\}$，[mask]所在位置就是错字的位置。如果满足下面不等式，则 $C_i\in MLM$ ：

$$\begin{array}{r}P(y_i=\text{ noise }\mid C_i^{n,mask},w)>P(y_i=Y_i\mid C_i^{n,\text{ mask }},w)\end{array}$$

该不等式中的符号为：$y_i=\text{noise}$ 表示预测结果是错误的（除了正确字，随便啥都行），$y_i=Y_i$ 表示预测结果是正确的。所以该不等式就表示，预测错字的概率比预测正确字的概率高。
例如：“我要去[MASK]我奶奶”中，对于[MASK]的预测概率分布为“接(0.65), 见(0.32), ...”，即$P(y_3=\mathrm{接})>P(y_3=\mathrm{见})$，那么该样本就属于MLM集合

$Homonym$ 与MLM类似，对于输入 $C_i=\{c_1,c_2,c_{\text{misspelled }},\dots ,c_T\}$ （这次并没有讲错字改成[mask]，而是采用原本的错字）。如果满足下面不等式，则 $C_i\in Homonym$ ：

$$\begin{array}{r}P(y_i=Y_i\mid C_i^{n,c_{\text{misspelled }}},w))>P(y_i=\text{ noise }\mid C_i^{n,c_{\text{misspelled }}},w)\end{array}$$

该不等式的意思与MLM不等试刚好相反，即正确字的概率比错字的概率大。

有了上述两个集合，那么CCCR的公式为：

$$\begin{array}{r}CCCR=\frac{\mid \{C_i\mid C_i\in MLM\wedge C_i\in \text{ Homonym }\}\mid }{\left|\{C_i\mid C_i\in MLM\}\right|}\end{array}$$

|{}|表示求集合的元素个数，$\wedge$ 表示逻辑与

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CCCR的baseline

作者还为CCCR设置了一个baseline，公式如下：

$$\begin{array}{c}{\text{ guess }}_i=\frac{P(y_i=\text{ noise }\mid C_i^{n,\text{ mask }},w)}{1-P(y_i=\text{ noise }\mid C_i^{n,\text{ mask }},w)}\\ \\ {\text{ CCCR }}_{\text{baseline }}=\frac{\sum _{i\in S}\{1\ast {\text{ guess }}_i\}}{\left|\{C_i\mid C_i\in MLM\}\right|}\end{array}$$

TODO，这个Baseline公式没看懂

4.2 Correction Setting Results

TODO，这里作者应该暂时还漏了一个表。这个表应该大概是这样：经过SIGHAN训练集训练前，BERT模型表现一般，但训练后，SIGHAN模型表现较好。

作者认为，之所以训练后表现很好，并不是模型真的变好了，而是因为SIGHAN的训练集和测试集有很多重叠的部分。 所以模型并不是学会了如何改错，而是记住了训练集的内容。

4.3 Isolation Correction Setting Experiment

为了更好的衡量 4.2 中的问题，作者提出了一个新的setting，即“Isolation Correction”，其思路很简单：将SIGHAN训练集和测试集中重叠的部分删除掉，然后删除后的训练集训练模型和测试模型。

作者对SIGHAN重叠数据的处理情况如下表：

4.4 Results and Analysis

作者对几个BERT模型和两个CSC模型使用Isolation SIGHAN数据集进行训练和测试，结果如下表：

可以看到，F1一下子跌到没法看了。说明这些模型的泛化能力还是比较差的。

5. 结论（Conclusion）

作者根据实验分析，得出了以下结论：

1. 目前的中文预训练语言模型（Chinese PLM）可以编码一部分Glyph信息，但几乎无法编码Phonetic信息
2. 现有的CSC模型在做预测时，无法完全利用Glyph-phonetic信息。
3. SIGHAN的训练集和测试集有大量重叠的部分，不利于校验CSC模型的泛化能力。，作者提出了另一个setting来校验模型泛化能力

6. 局限性（Limitation）

作者实验的局限性主要有两点：

1. 之前的CSC模型大多都很难复现，所以作者只弄了两个。
2. SIGHAN测试集小，数据质量差，涉及领域窄，其与真实场景差距大。

本文缩写表

• CSC: Chinese Spell Checking, 中文拼写检查
• PLM: Pre-trained Language Model，预训练语言模型，例如BERT
• MLP：Multilayer Perceptron，多层感知机。就是多层全连接神经网络。
• MLM：Masked-Language Modeling，预训练BERT时使用的任务，即将一个句子的一个字使用[mask]给盖住，然后让BERT预测这个[mask]是什么字。