论文粗读“Learning from the Dictionar

Li Y, Ma S, Zhou Q, et al. Learning from the Dictionary: Heterogeneous Knowledge Guided Fine-tuning for Chinese Spell Checking[C]//Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2022. 2022: 238-249.

模型浅析

本文从知识库的角度出发构建了三种不同类型（音近，形近，以及定义）的对比类型，从loss的角度而言，还是使用了现有的InfoNCE的思想。因此，较为重要的思想是如何构造对应样本的正负例对。对于给定知识库而言，如何从知识库中选取到需要的正负例样本是关键。

根据外部知识库，找到的样本target对应的混淆列表，使用pypinyin的逻辑判断，分别找出混淆列表中的音近和形近；针对不同的正负例构造依据，选取正例样本，随机构成负例。

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主打一个看不懂。。还是需要断点看每行代码的输出。。