T5Corrector-base-v2

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2kw+句子，通过替换同音词、近音词和形近字来，对于句中词组随机添加词组、删除词组中的部分字，以及字词乱序操作构造纠错平行语料，共计2亿+句对，累计训练66000步。

<a href='https://github.com/Macielyoung/T5Corrector'>Github项目地址</a>

加载模型：

# 加载模型
from transformers import AutoTokenizer, T5ForConditionalGeneration
pretrained = "Maciel/T5Corrector-base-v2"
tokenizer = AutoTokenizer.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 = "贵州毛台现在多少钱一瓶啊，想买两瓶尝尝味道。"
correction = correct(text, max_length=32)
print(correction)

案例展示

示例1:
input: 能不能帮我买点淇淋，好久没吃了。
output: 能不能帮我买点冰淇淋，好久没吃了。

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