import gradio as gr
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
import torch
import os
# 指定模型路徑或 Hugging Face Model Hub 上的模型 ID
model_name_or_path = "DeepLearning101/Corrector101zhTWT5"
auth_token = os.getenv("HF_HOME")
# 嘗試加載模型和分詞器
try:
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(model_name_or_path, use_auth_token=auth_token)
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name_or_path, use_auth_token=auth_token)
model.eval()
except Exception as e:
print(f"加載模型或分詞器失敗，錯誤信息：{e}")
exit(1)
if torch.cuda.is_available():
model.cuda() # 如果可用，將模型移至 GPU
def correct_text(text):
"""將輸入的文本通過 T5 模型進行修正"""
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=512, truncation=True, padding=True)
if torch.cuda.is_available():
inputs = {k: v.cuda() for k, v in inputs.items()} # 將輸入移至 GPU
with torch.no_grad():
outputs = model.generate(**inputs)
corrected_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
return corrected_text
def main():
interface = gr.Interface(
fn=correct_text,
inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="請輸入需要修正的中文文本..."),
outputs=gr.Textbox(label="修正後的文本"),
title="客服ASR文本AI糾錯系統
",
description="""
輸入ASR文本，糾正同音字/詞錯誤
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Masked Language Model (MLM) as correction BERT
基於transformers的T5ForConditionalGeneration""",
theme="default",
examples=[
["你究輸入利的手機門號跟生分證就可以了。"],
["這裡是客服中新，很高性為您服物，請問金天有什麼須要幫忙您得"],
["因為我們這邊是按天術比例計蒜給您的，其實不會有態大的穎響。也就是您用前面的資非的廢率來做計算"],
["我來看以下，他的時價是多少？起實您就可以直皆就不用到門事"],
["因為你現在月富是六九九嘛，我幫擬減衣百塊，兒且也不會江速"]
]
)
interface.launch(share=True)
if __name__ == "__main__":
main()