人非圣贤，孰能无过，别说是搜索的时候，哪怕是我们打字、写作文的时候，都会出现错字，一般的错别字不会对最终目标带来很大影响，且出现频率很低，不拘小节的我们常常会忽略这样的小问题，但是，在搜索场景下，错别字意味着可能就搜不到内容了，对于用户而言，就是需求无法满足，造成了很差的体验，因此在搜索场景中，就很有必要去纠错。
要去纠错，先要去看看错误是怎么产生的。
首先是误操作类型，这种类型可以从输入法角度去看。
拼音输入法。常会出现同音异形字，例如周节伦等。
笔画输入法或者手写输入法。常会出现形似字，例如博和傅。
然后是用户的主观理解，有的时候用户只是听说过而没见过，或者就是理解问题，导致主动地出入了错误的内容，例如飞扬拔（跋）扈，然后有一些名词，例如小说、音乐、电影等，写错字是非常容易的。
当然，也有用户图方便，或者输入问题，导致直接输入拼音或者拼音前缀，或者就是因为记忆的原因，输错了。
当然这里也要补充一些常见的问题举例：
谐音。深圳-森圳。
别字。师傅-师博。
中英文。Taylor swift-泰勒斯威夫特。
近义词。爱情呼叫转移-恋爱呼叫转移。
形近字。高粱-高梁。
全拼。深圳-shenzhen。
拼音前缀。北京-bj。
内容不完整。唐人街探案-唐人。
总之错误千奇百怪。理解错误产生的机理，我们就可以尝试去处理这些问题。
词典是搜索系统中非常常用的方法，词典具有高速、高准的优点，如果词典的覆盖度高，甚至可以达到高召回的效果，因此词典基本是搜索系统中的核心存在，我们不应该小看他，而是尽可能挖掘他的潜能。
词典方法，说白了就是对query找对应词典里有没有，如果有就改写过去，这种方法的优点在于速度快，而难点在于怎么去挖掘这个词典。
至于怎么挖掘这个词典，方法有很多底层数据库抽取，用户日志等，都有很多构建起这样的词典，能够大大降低耗时，复杂度至于query和单词长度有关。那么一般都有什么词典呢，我们来一个一个看看。
拼音和拼音前缀词典。先将query或者单词转为拼音，然后通过通过拼音召回对应的结果，完成纠错。
别字词典，记录一些常见的错别字，例如百度的形近词表就很不错（就在百度百科里面）。
其他改写字典。一般基于具体业务来改写，例如用户输入唐人街探案，其实唐人街探案有3部，我们应该给那个，需要基于热度等方面去改写到具体最合适的一部。
词典只是能够匹配到合适的结果，但是我们需要知道的是，改写的内容不能和原来差距太远，否则会出现很多意料之外的结果，因此改写不能大改，只能改微调，否则出来的结果会让用户感到很懵逼。控制的方法主要是 编辑距离。
所谓的编辑距离，就是改写前到改写后，需要经过的操作多少，说人话就是两句话的不同点有几个，精确到字级别。深圳-森圳的编辑距离就是1。通过编辑距离的约束，一般能够让两者的差距不是很大。
我知道很多人热衷于用语义相似度之类的操作，不管别的什么方法，编辑距离一定要约束，用户强调的是直观感受，语义相近与否不是他们第一个关心的，只有当字相近的结果不好的时候考虑语义相近才是用户的实际反映，且错别字带来的语义变化非常大，此处用予以相似度其实不完全合适。
说是词典和规则好处很多，但是在泛化能力上，模型还是很强的。那么在模型视角下，其实会分为下面3个步骤进行分析处理。
错误诊断。即判断有没有错。
修正召回。召回可能的修改项。保证召回率
修正确认。判断最终需要的修改项。保证准确率。
当然，如果模型足够强力，召回和确认两个步骤也可以合并，具体看准招和耗时了。
其实这个思路最广泛的应用就是推荐系统，召回和排序分离，这个我在大概是去年很早的一篇文章里谈到在这个，这是推荐系统里面非常重要的思想，这个思想其实在很多地方可以迁移：
至于模型层面，有下面的思路。
kenlm统计语言工具。运用统计学方法进行语言建模从而检测和修正错误。
rnn_attention。RNN加上attention还是一个非常有意思的方法。
rnn_crf模型：说起来你们可能不信，这个思路来自阿里2016参赛中文语法纠错比赛的第一名的方法。
seq2seq_attention模型：比RNN强一些，长文本效果不错，但是容易过拟合。
transformer：线性优秀的序列表征模型，大家懂的。
bert：中文微调，最妙的是mask可协助纠正错别字。
conv_seq2seq模型：基于Facebook出品的fairseq，在NLPCC-2018的中文语法纠错比赛中，是唯一使用单模型并取得第三名的成绩。
怎么说呢，目前我还只是在探索，深度不是很够，后面有所补充，再和大家交流，参考文献放这里吧：
中文文本纠错算法--错别字纠正的二三事：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40806718
pycorrector：https://github.com/shibing624/pycorrector
中文文本纠错算法走到多远了？：https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/86737361
由于微信平台算法改版，公号内容将不再以时间排序展示，如果大家想第一时间看到我们的推送，强烈建议星标我们和给我们多点点【在看】。星标具体步骤为：
（1）点击页面 最上方"AINLP"，进入公众号主页。
（2）点击 右上角的小点点，在弹出页面点击“ 设为星标”，就可以啦。
感谢支持，比心 。
推荐阅读
征稿启示| 200元稿费+5000DBC（价值20个小时GPU算力）
完结撒花！李宏毅老师深度学习与人类语言处理课程视频及课件（附下载）
模型压缩实践系列之——bert-of-theseus，一个非常亲民的bert压缩方法
文本自动摘要任务的“不完全”心得总结番外篇——submodular函数优化
斯坦福大学NLP组Python深度学习自然语言处理工具Stanza试用
关于AINLP
AINLP 是一个有趣有AI的自然语言处理社区，专注于 AI、NLP、机器学习、深度学习、推荐算法等相关技术的分享，主题包括文本摘要、智能问答、聊天机器人、机器翻译、自动生成、知识图谱、预训练模型、推荐系统、计算广告、招聘信息、求职经验分享等，欢迎关注！加技术交流群请添加AINLPer(id：ainlper)，备注工作/研究方向+加群目的。
阅读至此了，分享、点赞、在看三选一吧🙏