JamSpell

JamSpell

高效准确的多语言拼写检查库,兼容C++和Python

JamSpell是一款高效的拼写检查库,每秒处理近5000个单词,支持多种语言和跨平台使用。它通过考虑单词的上下文来提高准确性,兼容C++、Python等多种编程语言。JamSpellPro版本提升了精准度,支持Java、C#和Ruby,并可在运行时添加词汇,适用于Windows系统。新的预训练模型提供了更好的多语言支持,满足各种应用场景需求。

JamSpell拼写检查多语言模型训练准确性Github开源项目

项目介绍:JamSpell

JamSpell 是一个高效的拼写检查库,提供了一系列强大的功能。其设计初衷是为多种语言提供快速、准确的拼写纠正支持。

主要功能

  • 高准确性:JamSpell 在拼写检查中考虑了单词的上下文,以提供更精确的纠正。
  • 高速度:每秒可处理约5000个单词,性能表现优异。
  • 多语言支持:用C++编写,利用SWIG绑定为多种语言提供支持。

JamSpellPro

JamSpell 网站提供了最新版本JamSpellPro,新增了一些更高级的功能:

  • 提高的准确性:使用CatBoost增强模型,提升纠正效果。
  • 可拆分合并的单词:可以处理连着的单词并正确纠正。
  • 多语言预训练模型:提供多种语言的小型、中型、大型预训练模型,包括英语、俄语、德语、法语等。
  • 可在运行时添加单词或句子:增强了动态的语言适应能力。
  • 细调和附加训练:可进一步优化训练过程。
  • 大模型内存优化:为训练大模型进行了内存使用优化。
  • 静态字典支持:用户可以使用静态字典进行操作。
  • 内置多语言支持:包括Java、C#、Ruby等开发环境的集成。
  • Windows支持:可在Windows系统下运行。

性能对比

在进行性能测试时,JamSpell与其他拼写检查工具(如Norvig和Hunspell)进行了对比。评估标准包括:

  • 错误率:拼写检查器处理后的错误单词比例。
  • Top 7错误率:前7个候选词中丢失的单词比例。
  • 修正率:拼写检查器修正的错误单词比例。
  • Top 7修正率:前7个候选词纠正的错误单词比例。
  • 损坏率:拼写检查器因修正导致原本正确的单词被错误替换的比例。
  • 速度:每秒处理的单词数量。

通过对比,JamSpell 表现出更低的错误率和更高的修正率,同时在速度上也大幅领先其他工具。

使用指南

Python

  1. 安装swig3,通常可以通过发行版的包管理器获取。
  2. 使用pip安装JamSpell。
pip install jamspell
  1. 下载或训练语言模型。

  2. 开始使用:

import jamspell corrector = jamspell.TSpellCorrector() corrector.LoadLangModel('en.bin') # 示例使用 corrector.FixFragment('I am the begt spell cherken!') # 输出:'I am the best spell checker!'

C++

  1. jamspellcontrib 目录添加到项目中。
  2. 使用如下:
#include <jamspell/spell_corrector.hpp> // 示例使用 int main(int argc, const char** argv) { NJamSpell::TSpellCorrector corrector; corrector.LoadLangModel("model.bin"); corrector.FixFragment(L"I am the begt spell cherken!"); // 输出:"I am the best spell checker!" return 0; }

其他语言

用户可以根据SWIG教程生成其他语言的扩展,SWIG接口文件为 jamspell.i

HTTP API 使用

  1. 安装CMake。
  2. 克隆并构建JamSpell(包含HTTP服务器)。
git clone https://github.com/bakwc/JamSpell.git cd JamSpell mkdir build cd build cmake .. make
  1. 运行HTTP服务器:
./web_server/web_server en.bin localhost 8080

训练自定义模型

想要训练自定义模型,可以按照以下步骤:

  1. 安装CMake。
  2. 克隆并构建JamSpell。
  3. 准备一份utf-8编码的句子文件用于训练,以及语言字母表文件。
  4. 训练模型:
./main/jamspell train ../test_data/alphabet_en.txt ../test_data/sherlockholmes.txt model_sherlock.bin
  1. 使用 evaluate/evaluate.py 脚本评估拼写检查器。

JamSpell 提供了多语言支持、高效的纠正机制和良好的可扩展性,对于需要快速准确的拼写检查功能的用户,JamSpell 是一个很好的选择。

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