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几个现成的工具包：
1. /shibing624/pycorrector pycorrector
简介：考虑了音似、形似错字（或变体字）纠正，可用于中文拼音、笔画输入法的错误纠正，能够给出给出出错位置。
语言模型：
Kenlm（统计语言模型工具）
RNNLM（TensorFlow、PaddlePaddle均有实现栈式双向LSTM的语言模型）
代码：
import pycorrector
corrected_sent, detail = pycorrector.correct(‘少先队员因该为老人让坐’)
print(corrected_sent, detail)
单词、短句效果：9/13 效果尚可
速度：0.366050 all， 0.028157692 avg ；
可扩展性：词典可扩展，可使用自己的语料进行训练，该repo使用的是人民日报数据。扩展性强。
测试样本效果：‘感帽了’,‘你儿字今年几岁了’, ‘少先队员因该为老人让坐’,‘随然今天很热’,‘传然给我’,‘呕土不止’,‘哈蜜瓜’,‘广州黄浦’,‘在 上 上面 上面 那 什么 啊’,‘呃 。 呃 ,啊,那用户名称是叫什么呢？’, ‘我生病了,咳数了好几天’, ‘对京东新人度大打折扣’,‘我想买哥苹果手机’
2. /ccheng16/correction 10 months ago
简介：
使用语言模型计算句子或序列的合理性
bigram, trigram, 4-gram 结合，并对每个字的分数求平均以平滑每个字的得分
根据Median Absolute Deviation算出outlier分数，并结合jieba分词结果确定需要修改的范围
根据形近字、音近字构成的混淆集合列出候选字，并对需要修改的范围逐字改正
句子中的错误会使分词结果更加细碎，结合替换字之后的分词结果确定需要改正的字
探测句末语气词，如有错误直接改正
特点：
训练的语言模型很多，根据介绍看，整体比较完善，看起来高大上。不过code跑不起来，作者没回应—–后面再改一下作者代码，看看能否跑起来。
3. /PengheLiu/Cn_Speck_Checker 2 years ago
简介：
针对医学数据训练出来的，基于编辑距离，可自行训练–效果一般，统计词频和共现信息，不太完善，返回大量candidates
特点：
人们通常越往后字打错的可能越大，因而可以考虑每个字在单词中的位置给予一定权重，这中方法有助于改进上面的第一种“传然”－ "虽然"的情况；
考虑拼音的重要性，对汉语来讲，通常人们打错时拼音是拼对的，只是选择时候选择错了，因而对候选词也可以优先选择同拼音的字。
单词、短句效果：1/13 效果差,因为训练语料是医学文章
速度：None
可扩展性：词典+模型。扩展性还可以。
测试样本效果：‘感帽了’,‘你儿字今年几岁了’, ‘少先队员因该为老人让坐’,‘随然今天很热’,‘传然给我’,‘呕土不止’,‘哈蜜瓜’,‘广州黄浦’,‘在 上 上面 上面 那 什么 啊’,‘呃 。 呃 ,啊,那用户名称是叫什么呢？’, ‘我生病了,咳数了好几天’, ‘对京东新人度大打折扣’,‘我想买哥苹果手机’
4. proofreadv1 – 效果一般，主要用于搜索引擎中的搜索关键词的别字纠错 5 years ago
词频字典+bi-gram
/apanly/proofreadv1
模型比较老旧，不考虑
5. /taozhijiang/chinese_correct_wsd 3 years ago
京东客服机器人语料做的中文纠错–更接近我们的应用场景，主要解决同音自动纠错问
题，比如：
对京东新人度大打折扣 – > 对京东信任度大打折扣
我想买哥苹果手机 纠正句:我想买个苹果手机
但代码多年未更新，目前跑不起来。
6. /beyondacm/Autochecker4Chinese 9 months ago
original sentence:感帽，随然，传然，呕土
corrected sentence:感冒，虽然，传染，呕吐
original sentence:对京东新人度大打折扣，我想买哥苹果手机
corrected sentence:对京东新人度大打折扣，我国买卖苹果手机
单词、短句效果：5/13 效果差
速度：2.860311 all ， 0.220023 avg； with print
可扩展性：词典可扩展，不使用自己的语料进行训练。扩展性一般。
测试样本效果：‘感帽了’,‘你儿字今年几岁了’, ‘少先队员因该为老人让坐’,‘随然今天很热’,‘传然给我’,‘呕土不止’,‘哈蜜瓜’,‘广州黄浦’,‘在 上 上面 上面 那 什么 啊’,‘呃 。 呃 ,啊,那用户名称是叫什么呢？’, ‘我生病了,咳数了好几天’, ‘对京东新人度大打折扣’,‘我想买哥苹果手机’
7. /SeanLee97/xmnlp 3-4 months ago
nlp工具包，包含分词、情感分析，没有专注于错别字纠正，效果较差
单词、短句效果：3/13 效果差
速度：2.860311 all ， 0.220023 avg； without print: 0:00:00.000017 all
可扩展性：既没发现词典、也没发现模型。扩展性较差。
测试样本效果：‘感帽了’,‘你儿字今年几岁了’, ‘少先队员因该为老人让坐’,‘随然今天很热’,‘传然给我’,‘呕土不止’,‘哈蜜瓜’,‘广州黄浦’,‘在 上 上面 上面 那 什么 啊’,‘呃 。 呃 ,啊,那用户名称是叫什么呢？’, ‘我生病了,咳数了好几天’, ‘对京东新人度大打折扣’,‘我想买哥苹果手机’
