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[ES三周年]使用ES Suggester对ASR语音识别的地址进行纠错
 自在人生  分类：IT技术  人气：77  回帖：0  发布于1年前 收藏

项目需求/痛点

作者所在的团队是世界某500强公司AI中心的语音团队，ASR业务面向整个集团。

在ASR识别中，公司单名，公司地址和居住地址的识别率一直不理想，业务BU多次反馈要求提高，以便于客户语音陈述完地址后，能尽量少的修改所述的地址，提高用户体验。

纠错方案

我们具有几亿的地址数据，除了用于模型的finetune，我们计划用此数据通过搜索的方式对ASR的识别结果进行纠错。

ASR语音识别场景的特征是，模型容易识别出同音字和发音相似的字，因此，搜索纠错的主要策略基于拼音相似的原理实现。

对于纠错而言，误纠是无法避免的，无法保证搜索的TOP1就一定是正确结果。因此，没有采用在ASR模型输出之后，对其进行搜索TOP1结果的替换，因为，不仅会额外增加识别的时延（N亿级的复杂模糊查询会带来一定的时延），而且会导致模型的原输出的丢失。

由于APP在用户陈述完公司单名或地址后，会返回TOP5结果。因此，方案最后为，业务BU在收到ASR的识别结果后，单独调用搜索API，得到TOP5的公司单名或地址，并返回给用户选择。

搜索服务将会综合使用elasticsearcg的建议(suggester)和搜索(query)2大功能提供最相似的TOP5。

考虑篇幅，这里重点陈述phrase suggester纠错策略，不仅因为是目前效果最好的策略，而且网上phrase suggester的深度文章很少，这里要补齐这个技术短板。

基于phrase suggester的地址纠错设计

地址数据的特征是，一般具有省市区街道路门牌号等级别，这里不采用传统的将每个级别下的内容单独识别，而是采用一种更通用的不区分级别，而是基于ngram的思想来实现。

这种实现不依赖地址领域知识，纠错服务会具有更广的使用场景和更强的泛化性。

外置分词器

地址数据比较特别，传统的分词器（非深度学习）效果并不理想。

横向对比主流的中文分词器效果，发现基于深度学习的hanlp V2的electra模型具有较好的效果。

但是ES的插件无法支持python及深度模型，因此，只能通过外置服务的提供更好效果的分词。

原输入文本经过外置分词器后，通过空格进行拼接，ES索引的analyzer采用

地址类数据通过electra模型进行细粒度分词，将分词结果传入基于msra数据集的electra ner模型，只保留location和organization的ner，即得到地址的基本分词。

什么是phrase suggester？

elasticsearch的搜索query，大家比较熟悉，但是建议suggester就相对陌生，建议大家可以先了解suggester的知识。

ES官方Suggester介绍

建议和搜索的区别

phrase suggester是基于term Suggester，加入了ngram思想的Suggester设计。

要理解phrase Suggester，必须先理解term Suggester和ngram。

官方文档内容不在此累述，本文重点通过形象的数据让大家理解phrase suggester。

为什么选择phrase suggester而不是更简单的term Suggester？

下面采用真实例子进行陈述，空格关系代表分词关系。

Asr文本：深圳市 福田区 香蜜湖北路 西园

期望纠错：深圳市 福田区 香蜜湖北路 熙园

Term Suggester效果

ES输入

GET address-company-广东省-深圳市/_search
{
  "suggest": {
    "term_suggestion": {
      "text": "深圳市 福田区 香蜜湖北路 西园",
      "term": {
        "field": "ner",
        "suggest_mode": "popular",
        "size": 20,
        "min_word_length": 2,
        "prefix_length": 0
      }
    }
  }  
}

ES返回

  "suggest" : {
    "term_suggestion" : [
      {
        "text" : "深圳市",
        "offset" : 0,
        "length" : 3,
        "options" : [ ]
      },
      {
        "text" : "福田区",
        "offset" : 4,
        "length" : 3,
        "options" : [ ]
      },
      {
        "text" : "香蜜湖北路",
        "offset" : 8,
        "length" : 5,
        "options" : [
          {
            "text" : "香蜜湖路",
            "score" : 0.75,
            "freq" : 1228
          },
          {
            "text" : "香蜜湖街道",
            "score" : 0.6,
            "freq" : 37053
          },
          {
            "text" : "香蜜湖大厦",
            "score" : 0.6,
            "freq" : 84
          },
          {
            "text" : "香蜜湖1号",
            "score" : 0.6,
            "freq" : 39
          },
          {
            "text" : "香蜜湖水榭",
            "score" : 0.6,
            "freq" : 33
          },
          {
            "text" : "香蜜湖酒店",
            "score" : 0.6,
            "freq" : 14
          },
          {
            "text" : "香蜜湖体育",
            "score" : 0.6,
            "freq" : 12
          },
          {
            "text" : "香蜜湖公寓",
            "score" : 0.6,
            "freq" : 9
          },
          {
            "text" : "香蜜湖新村",
            "score" : 0.6,
            "freq" : 8
          },
          {
            "text" : "香蜜湖一号",
            "score" : 0.6,
            "freq" : 6
          },
          {
            "text" : "香梅北路",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 292
          },
          {
            "text" : "香密湖路",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 11
          }
        ]
      },
      {
        "text" : "西园",
        "offset" : 14,
        "length" : 2,
        "options" : [
          {
            "text" : "家园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 1339
          },
          {
            "text" : "福园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 1033
          },
          {
            "text" : "园西",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 890
          },
          {
            "text" : "佳园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 739
          },
          {
            "text" : "名园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 620
          },
          {
            "text" : "南园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 552
          },
          {
            "text" : "松园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 513
          },
          {
            "text" : "围园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 445
          },
          {
            "text" : "可园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 407
          },
          {
            "text" : "桃园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 404
          },
          {
            "text" : "竹园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 310
          },
          {
            "text" : "兰园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 277
          },
          {
            "text" : "桂园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 275
          },
          {
            "text" : "公园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 260
          },
          {
            "text" : "北园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 259
          },
          {
            "text" : "乐园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 201
          },
          {
            "text" : "丽园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 182
          },
          {
            "text" : "智园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 172
          },
          {
            "text" : "嘉园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 166
          },
          {
            "text" : "庄园",
            "score" : 0.5,
            "freq" : 140
          }
        ]
      }
    ]
  }

可以看到

可园的候选项，返回的size设置为20，都没有包含正确答案。（实际 熙园 的排序在70多位，因为词频低）。

phrase Suggester的效果

GET address-company-广东省-深圳市/_search
{
  "suggest": {
    "ner_pinyin_suggest": {
      "text": "深圳市 福田区 香蜜湖北路 西园",

      "phrase":{
        "field": "ner.trigram",
        "gram_size": 3,
        "direct_generator": [ {
          "field": "ner.trigram",
          "suggest_mode": "always",
          "min_word_length": 2,
          "prefix_length": 0,
          "size": 100

        } ],
        "highlight": {
          "pre_tag": "<em>",
          "post_tag": "</em>"
        },
        "shard_size": 2000,
        "max_errors": 2,

        "size": 10
      }
    }
  }
  
}

ES返回

  "suggest" : {
    "ner_pinyin_suggest" : [
      {
        "text" : "深圳市 福田区 香蜜湖北路 西园",
        "offset" : 0,
        "length" : 16,
        "options" : [
          {
            "text" : "深圳市 福田区 香蜜湖街道 熙园",
            "highlighted" : "深圳市 福田区 <em>香蜜湖街道 熙园</em>",
            "score" : 0.07858969
          },
          {
            "text" : "深圳市 福田区 香蜜湖街道 嘉园",
            "highlighted" : "深圳市 福田区 <em>香蜜湖街道 嘉园</em>",
            "score" : 0.07858969
          },
          {
            "text" : "深圳市 福田区 香蜜湖街道 竹园",
            "highlighted" : "深圳市 福田区 <em>香蜜湖街道 竹园</em>",
            "score" : 0.07858969
          },
          {
            "text" : "深圳市 福田区 香蜜湖街道 西路",
            "highlighted" : "深圳市 福田区 <em>香蜜湖街道 西路</em>",
            "score" : 0.07858969
          },
          {
            "text" : "深圳市 福田区 香蜜湖路 熙园",
            "highlighted" : "深圳市 福田区 <em>香蜜湖路 熙园</em>",
            "score" : 0.04161656
          },
          {
            "text" : "深圳市 福田区 香密湖路 西南",
            "highlighted" : "深圳市 福田区 <em>香密湖路 西南</em>",
            "score" : 0.023261044
          },
          {
            "text" : "深圳市 福田区 香蜜湖路 西南",
            "highlighted" : "深圳市 福田区 <em>香蜜湖路 西南</em>",
            "score" : 0.019111233
          },
          {
            "text" : "深圳市 福田区 香蜜湖路 西北",
            "highlighted" : "深圳市 福田区 <em>香蜜湖路 西北</em>",
            "score" : 0.017365677
          },
          {
            "text" : "深圳市 福田区 香密湖路 西北",
            "highlighted" : "深圳市 福田区 <em>香密湖路 西北</em>",
            "score" : 0.017214466
          },
          {
            "text" : "深圳市 福田区 香蜜湖北路 西乡",
            "highlighted" : "深圳市 福田区 香蜜湖北路 <em>西乡</em>",
            "score" : 0.002201289
          }
        ]
      }
    ]
  }

可以看到

phrase suggester的第一条就是：深圳市 福田区 香蜜湖街道 熙园

虽然 熙园 是低频词，但是考虑了ngram之后，得分却是最高的。

详细解密Phrase Suggester

GET address-company-广东省-深圳市

可以查看索引的设计如下：

    "mappings" : {
      "properties" : {
        "address" : {
          "type" : "text"
        },
        "area" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "city" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "id" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "ner" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "trigram" : {
              "type" : "text",
              "analyzer" : "trigram",
              "search_analyzer" : "whitespace"
            }
          },
          "analyzer" : "whitespace"
        },
        "ner_pinyin" : {
          "type" : "text",
          "fields" : {
            "trigram" : {
              "type" : "text",
              "analyzer" : "trigram",
              "search_analyzer" : "whitespace"
            }
          },
          "analyzer" : "whitespace"
        },
        "province" : {
          "type" : "keyword"
        }
      }
    },

可以看到ner 和 ner_pinyin除了主field（text，whitespace）外，还有 trigram的field，这个trigram是自定义的类型，专门服务phrase suggester。

trigram这个field里有一个自定义的trigram analyzer。

索引信息里可以查看到这个analyzer的定义：

          "analyzer" : {
            "trigram" : {
              "filter" : [
                "lowercase",
                "shingle"
              ],
              "type" : "custom",
              "tokenizer" : "whitespace"
            },

这个analyzer除了使用空格分词，关键使用了filter。

filter 并不是过滤器，更像流式编程中的map函数，输入的token流经常变换得到新的token流 .

tokenfilters

lowercase非常好理解，就是全部变换为小写；

shingle是一个自定义的filter

什么是shingle filter？

shingle就是token ngram（词级别的ngram）的意思，这个词来自ES的底层lucene。

自定义的shingle filter如下：

shingle filter的定义

        "analysis" : {
          "filter" : {
            "shingle" : {
              "max_shingle_size" : "3",
              "min_shingle_size" : "2",
              "output_unigrams": false,
              "type" : "shingle"
            }
          },

我们可以通过如下方法，形象的查看和测试shingle filter的行为

如何查看shingle的行为？

GET /_analyze
{
  "tokenizer": "whitespace",
  "filter": [
    {
      "type": "shingle",
      "min_shingle_size": 2,
      "max_shingle_size": 3,
      "output_unigrams": false
    }
  ],
  "text": "深圳市 福田区 香蜜湖北路 西园"
}

输出如下：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "深圳市 福田区",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "shingle",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "深圳市 福田区 香蜜湖北路",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "shingle",
      "position" : 0,
      "positionLength" : 2
    },
    {
      "token" : "福田区 香蜜湖北路",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "shingle",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "福田区 香蜜湖北路 西园",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "shingle",
      "position" : 1,
      "positionLength" : 2
    },
    {
      "token" : "香蜜湖北路 西园",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "shingle",
      "position" : 2
    }
  ]
}

如何理解shingle的参数定义

  "min_shingle_size": 2,
  "max_shingle_size": 3,
  "output_unigrams": false

根据前面shingle的实例输出，可以发现，这是一个3gram的输出（但不输出单词条，因为output_unigrams为false）

如何提升shingle性能？

shingle是动态生成的，如果需要更高性能，则需要提前预计算，这时可以采用index-phrases。

简单的说，就是将ngram的输出在建索引时，就写在另一个field上，用空间换时间。

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index-phrases.html

shingle和ngram tokenizer的区别？

shingle：token ngram ，是一个基于词级别的ngram https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-shingle-tokenfilter.html

ngram tokenizer： char ngram，是一个基于字符级别的ngram https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/analysis-ngram-tokenizer.html

举例：

GET /_analyze
{
  "tokenizer": {
    "type": "ngram",
    "min_gram": 3,
    "max_gram": 3
  },
  "text": "深圳市 福田区 香蜜湖北路 西园"
}

返回

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "深圳市",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "word",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "圳市 ",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "word",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "市 福",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "word",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : " 福田",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "word",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "福田区",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "word",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "田区 ",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "word",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "区 香",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "word",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : " 香蜜",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 10,
      "type" : "word",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "香蜜湖",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "word",
      "position" : 8
    },
    {
      "token" : "蜜湖北",
      "start_offset" : 9,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "word",
      "position" : 9
    },
    {
      "token" : "湖北路",
      "start_offset" : 10,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "word",
      "position" : 10
    },
    {
      "token" : "北路 ",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "word",
      "position" : 11
    },
    {
      "token" : "路 西",
      "start_offset" : 12,
      "end_offset" : 15,
      "type" : "word",
      "position" : 12
    },
    {
      "token" : " 西园",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 16,
      "type" : "word",
      "position" : 13
    }
  ]
}

很明显，ngram的返回并不是我们预期需要的。

什么是direct generator？

phrase suggester是基于term suggester的ngram，那么direct generator就类似term suggester，生成候选集，然后ngram基于这些基础数据，进行计算。

所以direct generator的配置，要参考term suggester.

但有几个配置不一样。

        "direct_generator": [ {
          "field": "ner",
          "suggest_mode": "always",
          "min_word_length": 2,
          "prefix_length": 0,
          "size": 100

        } ]

suggest_mode 是选popular 还是 always ?

term suggester建议为popular，通过更高词频来判断纠错

但是phrase suggester是基于ngram，有上下文关系，不需要通过不严谨的词频来设计，因此，应该为always。

field 是否要加.trigram ？

网上的教程会有加.trigram的用法，那到底是用 ner 还是 ner.trigram ？

我们将ner.trigram 应用在term suggester中，看看其行为

GET address-company-广东省-深圳市/_search
{
  "suggest": {
    "term_suggestion": {
      "text": "深圳市 福田区 香蜜湖北路 西园",
      "term": {
        "field": "ner.trigram",
        "suggest_mode": "always",
        "size": 80,
        "min_word_length": 2,
        "prefix_length": 0
      }
    }
  }  
}

输出，和ner的差不多，但是，增加了一些：

香蜜湖 1，香蜜湖 店，香蜜湖 北环路 等等的输出。

很明显。ner.trigram的行为是，不仅仅用单个词条作为纠错，而是可以将后续的2,3个词，一起作为整体进行纠错。

如果建索引和搜索时，采用的是相同粒度的分词，则采用ner即可。

如果建索引采用细粒度分词，搜索的时候，采用粗粒度分词，则采用ner.trigram。

Phrase Suggester的参数如何设置？

gram_size：3

深圳市 福田区 香蜜湖北路 西园

如果不设置，第一条纠错建议为：深圳市 福田区 香蜜湖街道 西乡， 也就是unigram的纠错能力。（西乡是西园的最高频单词条纠错建议）—— 很奇怪，官方说会从filed的filter中推导这个值，实际不会推导，因此手动设置。

max_errors：2

表示最多纠错的词条数量（注意，不是一个词条内的最大纠错字数）

举例：

深圳市 福田区 香蜜湖北路 西园

因为最大错误数量是2，所以可以纠正为：深圳市 福田区 香蜜湖街道 熙园

如果设置为1，则只能纠正为：深圳市 福田区 香蜜湖北路 西乡

shard_size：100

每个shard返回的最大数量的建议词条，默认是5

如果采用默认值，会发现， 无法将 西园 纠错为 熙园。 因为，熙园的词频低，shard只返回了Top 5的词频词条，熙园不在phrase suggester的候选数据里，因此无法纠正对。

使用collate过滤掉不合理的suggestion

在phrase suggestion的建议中，存在一些不合理的，如：深圳市 福田区 香蜜湖北路 西乡。（因为 福田区 根本没有西乡，西乡在 宝安区）

这是一个unigram的纠错（即使shingle设置不输出unigram，phrase suggester还是会有unigram的纠错，不知道为什么）

可以采用collate参数，如下是示例：（具体使用参见：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/search-suggesters.html#phrase-suggester）

match_phrase是要求全部精确匹配，且词的顺序也要符合的严格match模式。

prune默认为false，表示不符合query条件的，不输出。

这里设置为true，表示都会输出，但是输出增加了collate_match的标记，query匹配的为true，不匹配的为false，方便调试和做后续的优先级设计等。

（之所以保留不匹配的原因如下：

用户输入：AAA BXB CCC DDD

语料有：AAA BBB CCC 和 AAA BBB DDD

根据BBB CCC，ES将BXB CCC 修正为 BBB CCC，最终输出为：AAA BBB CCC DDD

根据match_phrase的全部匹配要求，语料里没有一条可以和它匹配。）

        "collate": {
          "query": { 
            "source" : {
              "match_phrase": {
                "{{field_name}}" : "{{suggestion}}" 
              }
            }
          },
          "params": {"field_name" : "ner"}, 
          "prune": true 
        }

Phrase Suggester的打分机制

smooth 模型，默认采用 stupid backoff 。

stupid backoff 比较简单，匹配上3gram是1，匹配不上，如果匹配上2gram，权重乘以0.4，如果还匹配不上，匹配unigram，权重在2gram的基础上，再乘以0.4

详细可以了解google的论文 https://aclanthology.org/D07-1090.pdf

Phrase Suggester输出结果的重排序

基于拼音的编辑距离排序

根据phrase suggester的建议，存在高频词排序靠前的问题。

输入：深圳市 龙岗区 龙岗街道 宝平路 五号

期望：深圳市 龙岗区 龙岗街道 宝坪路 五号

phrase suggester 纠错为：

深圳市 龙岗区 龙岗街道 宝荷路 五号

而ASR地址纠错的特点是音近，因此，需要加入一个根据拼音编辑距离排序的功能。

重排序后，可以得到期望的答案。

纠错效果

在不同测试数据集和不同ASR模型下，正确地址出现在TOP5中，仅phrase suggester单纠错策略，就能达到十几个点（部分甚至超过20%）的提升。在模型要提升1个点就比较难的情况，通过Elasticsearch的phrase suggester纠错引入，做到了更准的ASR识别效果，提升了用户体验。

最后

Phrase Suggester是Elasticsearch里相对比较难的部分，参数较多，但相关参考实践却很少，希望本案例实践的分享，可以补齐ES这个领域的知识短板。

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