中文文本纠错任务是一项NLP基础任务，其输入是一个可能含有语法错误的中文句子，输出是一个正确的中文句子。语法错误类型很多，有多字、少字、错别字等，目前最常见的错误类型是错别字。
1. SoftMaskedBert4CSC
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论文 【ACL 2020】《Spelling Error Correction with Soft-Masked BERT》https://arxiv.org/abs/2005.07421
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Detection
首先，模型的输入是n个中文字符X=(x1，x2，… ，xn)经过embeddings得到的E = (e1，e2，…，en),该embeding是word embeding+position embeding+segment embeding，经过Bi-GRU得到各个字符错误的概率G = (g1，g2，…，gn)，其中g在0-1之间，越靠近1表示该字符错误的概率越大，其损失函数为：
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soft-masked
作者认为只hard-mask了15%字符的Bert不完全具备纠错的能力（至于为啥不具备，作者也没讲清楚，我觉得这里有些牵强），所以作者提出了soft-mask，大致的思路就是利用Detection输出的得分来引导Bert输入的mask，使得得分高(错误概率高)的地方更大概率被mask，公式如下：
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Correction
Correction的输入是经过soft-masked的embeding，输出的是生成的字符，损失函数是：
- Loss
模型没有分阶段训练，而是直接end-to-end，使用Bert的per-trained模型，损失函数由Detection和Correction线性组合，如下：
2. MacBert4CSC
MacBert 可以参阅 ：https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/121820752?spm=1001.2014.3001.5502
MacBert4CSC：https://github.com/shibing624/pycorrector/blob/master/pycorrector/macbert/README.md
本项目是 MacBERT 改变网络结构的中文文本纠错模型，可支持 BERT 类模型为 backbone。
在通常 BERT 模型上进行了魔改，追加了一个全连接层作为错误检测即 detection， 与 SoftMaskedBERT 模型不同点在于，本项目中的 MacBERT 中，只是利用 detection 层和 correction 层的 loss 加权得到最终的 loss。不像 SoftmaskedBERT 中需要利用 detection 层的置信概率来作为 correction 的输入权重。
3. ErnieCSC
Ernie参阅：https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/121820752?spm=1001.2014.3001.5502
ErnieCSC PaddleNLP模型库实现了百度在ACL 2021上提出结合拼音特征的Softmask策略的中文错别字纠错的下游任务网络，并提供预训练模型，模型结构如下：
PyTorch实现版本：https://github.com/orangetwo/ernie-csc