et5-typos-corrector

et5-typos-corrector

ETRI-et5模型驱动的韩语拼写优化器

该开源项目基于ETRI-et5模型,为韩语口语拼写问题提供解决方案。通过特定数据集的微调,该工具能够高效自动纠正拼写错误,从而提高文本准确性。数据预处理涵盖去除标点符号和短句以及过筛含标签词汇,以提升纠正性能。用户可轻松输入文本并获取优化结果,适合大量文本处理需求。

ET5数据预处理拼写纠正PLM模型Github韩国语开源项目模型Huggingface

项目介绍:et5-typos-corrector

et5-typos-corrector 是一个专为韩语开发的拼写校正器,它基于 ETRI 的 ET5 模型进行微调,主要用于韩语口语的拼写校正。此外,该项目还利用了由“모두의 말뭉치”(韩国语料库)的拼写校正数据集来训练和优化模型。

项目背景

et5-typos-corrector 的核心是由 ETRI 开发的 ET5 预训练语言模型。这款模型在拼写校正领域尤其适合,因为它结合了丰富的语料资源和先进的自然语言处理技术。通过微调,项目针对口语体韩语的特殊拼写错误进行了优化,能够更加准确和快捷地进行文本校正。

数据集来源

该项目使用了“모두의 말뭉치”中的拼写校正数据集作为基础,确保模型训练时拥有足够的高质量数据,这些数据是从大量韩语文本中提取和整理而成,专为拼写错误识别和校正设计。

数据预处理

在数据处理环节,项目进行了几项重要的预处理步骤,以提高模型的校正效率和准确性:

  1. 删除特定的标点符号,如逗号和句号。
  2. 移除空值或无效字符串。
  3. 过滤掉非常短的句子(长度小于等于2)。
  4. 删除包含特定标签,如名字标签的单词,但保留句子结构。

经过这些处理的总数据对有318,882对。

使用方法

et5-typos-corrector 项目可以通过 Python 代码方便地加载和使用:

基础使用

首先需要加载 T5 模型及其对应的分词器:

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("j5ng/et5-typos-corrector") tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("j5ng/et5-typos-corrector") device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model = model.to(device) input_text = "아늬 진짜 무ㅓ하냐고" input_encoding = tokenizer("맞춤법을 고쳐주세요: " + input_text, return_tensors="pt") input_ids = input_encoding.input_ids.to(device) attention_mask = input_encoding.attention_mask.to(device) output_encoding = model.generate( input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask, max_length=128, num_beams=5, early_stopping=True, ) output_text = tokenizer.decode(output_encoding[0], skip_special_tokens=True) print(output_text)

使用 Transformer Pipeline

项目还可以通过 Transformer 提供的管道工具实现更简单的调用:

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer, pipeline model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained('j5ng/et5-typos-corrector') tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('j5ng/et5-typos-corrector') typos_corrector = pipeline( "text2text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, device=0 if torch.cuda.is_available() else -1, framework="pt", ) input_text = "완죤 어이업ㅅ네진쨬ㅋㅋㅋ" output_text = typos_corrector("맞춤법을 고쳐주세요: " + input_text, max_length=128, num_beams=5, early_stopping=True)[0]['generated_text'] print(output_text)

总结

et5-typos-corrector 项目凭借其强大的机器学习算法和丰富的语料支持,为韩语使用者提供了高效的拼写校正服务。这一工具不仅帮助减少了日常书写中的错误,也为更广泛的语言研究与应用提供了基础支持。

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