text-rewrite 🚀

text-rewrite 是一个专为工业级 ASR（语音识别）后处理设计的高性能文本纠错与过滤引擎。它将极致的计算效率与高精度的语义约束相结合，完美解决了传统 ASR 热词匹配中常见的“跨词误杀”、“谐音错认”以及“高并发性能瓶颈”问题。

✨ 核心特性

• 极致性能 ($O(N)$ 线性扩展)：针对万级甚至十万级热词进行专项优化。处理近 2000 字的长文本只需不足 600 毫秒（常规短句 <10ms），绝不会拖垮流式并发服务器。
• Entity-Aware 实体约束引擎：针对容易误杀的极短词（如人名“叶开” vs “也开心”），创新性引入基于 Jieba 词性标注的轻量级 NER 引擎。内建极速音素预检机制与无 HMM 模式，将千字长文本的 NER 解析时间从 400ms 暴砍至 5ms。
• 双音节倒排索引 (Bigram Syllable Index)：创新性地构建了基于“首位双音节”自适应哈希倒排池。将 10000 个热词在 2000 字长文本上的 DP 候选空间极致压缩了 98.8%，打破长文本下 $K=100%$ 的魔咒。
• Numba Batch DP 加速：底层基于 Numba JIT 编译的“批量化动态规划（DP）”核心引擎，彻底消除跨语言调度开销，支持纯发音级别的纠错（完美包容平翘舌、前后鼻音、形近音误差）。
• 微秒级 FlashText 精确匹配：对于全局安全大词表，底层自动退化为 Aho-Corasick 自动机，做到微秒级无感替换。
• Pipeline 乐高式组装：提供高度可扩展的链式过滤器架构，正则清洗、精准替换、模糊纠错一气呵成。

📦 安装依赖

该项目核心依赖于高效计算与轻量级 NLP 组件：

pip install -r requirements.txt

要求: numba>=0.56.0, numpy>=1.21.0, pypinyin>=0.49.0, jieba>=0.42.1

🧩 核心过滤器 (Filters) 概览与最佳实践

在真实的工业级落地场景中，最常用的“黄金三剑客”是以下三个过滤器的组合：

1. RegexFilter (打头阵：规则清洗)

   • 作用：干脏活累活。负责前置格式规整。
   • 场景：将全角符号转半角、去除多余空格、清理语气词（“呃”、“啊”、“那个”），以及执行如 四S -> 4S 这种高度规律性的文本格式化。

2. HotwordFilter (中坚力量：业务绝对权威)

   • 作用：基于 FlashText 的极速精确替换，零误杀，快、准、狠。
   • 场景：用于承载几万到几十万量级的“黑白名单 / 品牌库 / 敏感词库”（如“蔚来”、“极氪”）。用它拦截掉绝大部分必须 100% 准确的词，避免增加下游模糊匹配的开销和误杀率。

3. EntityAwareFuzzyFilter (最后兜底：长尾智能纠错)

   • 作用：收拾残局。
   • 场景：经过前面精确词表的拦截，剩下的“长尾错别字”（如用户口音导致的“魏来”、“及克”）由它出马，通过发音的编辑距离计算把错别字捞回来。
   • 语法：[标签]原词|替换词|阈值
     • 全局模糊拦截：欧阳锋|欧阳锋|0.6 (长词，放心全局模糊替换)
     • 短实体约束：[nr]叶开|叶开|0.8 (nr为人名，只有 Jieba 认为是人名时才启动音素级检索)

注：除上述三者外，内部模块如 FuzzyPhonemeFilter（底层的 Numba DP 发音匹配引擎）和 JiebaNERFilter（底层 NER 引擎）主要作为组件被 EntityAwareFuzzyFilter 自动编排调用，在常规业务中通常无需直接操作。

🚀 快速开始 (Quick Start)

下面是一个将“正则清洗 -> 精确大词表拦截 -> 高危实体模糊纠错”串联起来的完整 Demo：

from text_rewrite.pipeline import Pipeline
from text_rewrite.filters.regex import RegexFilter
from text_rewrite.filters.hotword import HotwordFilter
from text_rewrite.filters.entity_fuzzy import EntityAwareFuzzyFilter

# 1. 配置正则过滤器（清洗语气词）
regex_rules = {
    r"\b(嗯|啊|哦|那个)\b": ""
}
regex_filter = RegexFilter(rules=regex_rules)

# 2. 配置精确热词过滤器（处理 10万级 安全大词表）
exact_filter = HotwordFilter(hotwords={"确定性长词": "替换词"})

# 3. 配置实体感知模糊过滤器 (EntityAwareFuzzyFilter)
# 语法: [标签]目标词|阈值 (省略替换词会自动以目标词作为原词和替换词)
fuzzy_rules = [
    "张三|0.7",             # 无标签：全局极简配置（发音类似于张三的词，如展伞，都会被纠正为张三）
    "[nr]叶开|0.8",         # 有标签：严格约束（必须是人名，且发音相似度>=0.8 才纠正）
    "李四|0.7"              # 全局极简配置（里死 -> 李四）
]
entity_filter = EntityAwareFuzzyFilter(rules=fuzzy_rules)

# 4. 组装 Pipeline 引擎（顺序即执行顺序）
pipeline = Pipeline()
pipeline.add_filter(regex_filter)
pipeline.add_filter(exact_filter)
pipeline.add_filter(entity_filter)

# 5. 真实流式调用
text = "那个，昨天通知了一下展伞和里死，但是他也开心了，最后通知了也开。"
result = pipeline.process(text)

print(result) 
# 输出: "，昨天通知了一下张三和李四，但是他也开心了，最后通知了也开。"

注意：由于初始化 Numba 引擎以及 JIT 预热需要少量时间，建议在服务启动时单例初始化 Pipeline 实例，在后续流式请求中复用该实例调用 .process(text)。

📊 性能压测 (Benchmark)

您可以运行自带的压测脚本，体验在注入 10000 条工业级比例热词配置下的强悍性能：

python tests/bench_entity_fuzzy.py

• 短句 (约 30 字): 端到端平均耗时 **~ 1 ms**
• 长文 (约 2000 字): 端到端平均耗时 **~ 150 ms** (呈现完美的 $O(N)$ 线性扩展，不受十万级词表拖累)

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