README.md

metadata

language:
  - zh
license: apache-2.0
tags:
  - t5
  - text error correction
widget:
  - text: 今天天气不太好，我的心情也不是很偷快
    example_title: 案例1
  - text: 听到这个消息，心情真的蓝瘦
    example_title: 案例2
  - text: 脑子有点胡涂了，这道题冥冥学过还没有做出来
    example_title: 案例3
inference:
  parameters:
    max_length: 256
    num_beams: 10
    no_repeat_ngram_size: 5
    do_sample: true
    early_stopping: true

功能介绍

T5Corrector：中文字音与字形纠错模型

这个模型是基于mengzi-t5-base进行文本纠错训练，使用500w+句子，通过替换同音词、近音词和形近字来构造纠错平行语料，共计3kw+句对，累计训练45000步。

Github项目地址

加载模型：

# 加载模型
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
pretrained = "Maciel/T5Corrector-base-v1"
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(pretrained)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(pretrained)

使用模型进行预测推理方法：

import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

def correct(text, max_length):
    model_inputs = tokenizer(text, 
                                max_length=max_length, 
                                truncation=True, 
                                return_tensors="pt").to(device)
    output = model.generate(**model_inputs, 
                              num_beams=5,
                              no_repeat_ngram_size=4,
                              do_sample=True, 
                              early_stopping=True,
                              max_length=max_length,
                              return_dict_in_generate=True,
                              output_scores=True)
    pred_output = tokenizer.batch_decode(output.sequences, skip_special_tokens=True)[0]
    return pred_output

text = "听到这个消息，心情真的蓝瘦"
correction = correct(text, max_length=32)
print(correction)

案例展示

示例1:
input: 听到这个消息，心情真的蓝瘦
output: 听到这个消息,心情真的难受

示例2:
input: 脑子有点胡涂了，这道题冥冥学过还没有做出来
output: 脑子有点糊涂了,这道题明明学过还没有做出来

示例3:
input: 今天天气不太好，我的心情也不是很偷快
output: 今天天气不太好,我的心情也不是很愉快