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contextualSpellCheck

使用BERT模型的上下文拼写检查和纠错工具

contextualSpellCheck项目使用BERT模型进行上下文拼写检查和纠错,能有效识别和修正非词错误。该工具易于通过pip安装,并可以集成到spaCy管道中。项目支持多种语言和API调用,提供了丰富的扩展方法和自定义选项,方便开发者获取拼写检查和纠错数据。社区贡献代码和优化建议也受到欢迎,进一步提升项目性能和功能。

spelling-correction-english-base - 英语基础拼写校正模型,提升文本准确性
GithubHuggingface实验局限性开源项目拼写校正模型英语
本项目提供一个实验性模型,用于英语拼写和标点校正,适合多种文本输入。利用pipeline界面测试的长文本支持功能,可提高文本的准确性。专为英语拼写错误校正而设计,适合不同应用场景。项目仍在开发中,可能会进一步改善。模型在MIT许可证下可用,代码位于GitHub,适合进行不同语言实验训练的用户。
typo-detector-distilbert-en - 基于DistilBERT的英文拼写错误检测模型
DistilBERTGithubHuggingfaceNLPTransformerstoken分类开源项目拼写错误检测模型
typo-detector-distilbert-en是一个开源的英文拼写错误检测模型,基于DistilBERT架构。该模型能以98.5%的召回率和99.2%的精确度识别文本中的拼写错误。它通过Transformers库实现,便于集成到现有项目中。这个模型适用于文本编辑、内容审核等多种场景,可有效提升文本质量。
BertBasedCorrectionModels - 基于BERT的中文文本纠错模型集合
BERTGithubPyTorch中文拼写检查开源项目文本纠错模型训练
BertBasedCorrectionModels是一个使用PyTorch实现的中文文本纠错项目。该项目集成了多个基于BERT的模型,包括SoftMaskedBert、BERT4CSC和MACBERT4CSC,用于检测和纠正中文文本错误。项目提供了训练和推理流程,并包含详细的使用说明和实验数据。这个开源工具主要面向需要中文文本纠错功能的研究人员和开发者。
pycorrector - 多模型中文文本纠错工具包,支持音形语法纠错
pycorrector是一个开源的中文文本纠错工具包,集成了多种模型如Kenlm、BERT、MacBERT等。该工具可纠正音似、形似、语法及专名错误,并支持自定义混淆集和专名词典。项目提供多个预训练模型,在SigHAN数据集上进行了评估。pycorrector适用于中文文本纠错的研究和实际应用场景。
SafeSpelling - GPT-4驱动的智能拼写校对工具
AI工具SafeSpelling
这款基于GPT-4语言模型的智能拼写校对工具能快速检测并纠正文本中的拼写、语法和标点错误。通过简单的粘贴操作,系统自动优化文档质量,提高写作效率。适用于各类写作场景,有助于提升文档的专业性。
vscode-spell-checker - Visual Studio Code代码和文档拼写检查扩展
GithubVisual Studio Code多语言开源项目扩展拼写检查编程
vscode-spell-checker是Visual Studio Code的拼写检查扩展,支持代码和文档拼写检查。该工具能有效识别常见拼写错误,同时保持较低的误报率。支持多种编程语言和文件类型,提供实时检查和建议功能。用户可自定义词典、忽略特定单词或区域。支持驼峰式命名检查,有助于提升代码质量和可读性。
spelling-correction-german-base - 德语文字错误修正及符号优化工具
GitHubGithubHuggingfacebart-base-spelling-de开源项目德语拼写校正模型模型开发
该开源项目提供了一个德语拼写和标点符号的自动纠正功能,适用于需要高德语书写精度的场合。目前项目仍在开发中,有可能会产生误差,用户可根据需求进行调整。同时,欢迎访问GitHub仓库参与项目开发或开展个性化实验。
spelltest - AI应用的LLM质量测试工具
AI质量保证GithubGoogle ColabSpelltest大语言模型开源项目模拟测试
高效测试大型语言模型应用,确保在各种场景下提供准确的响应。通过模拟用户交互和自动质量评估,实现无缝开发流程集成,降低手动测试成本,提高用户满意度。
bert_score - 先进的自然语言生成评估工具
BERTScoreGithub开源项目文本生成评估机器学习自然语言处理预训练模型
BERTScore是一种创新的自然语言生成评估工具,基于BERT预训练模型的上下文嵌入技术。它通过计算候选句和参考句中单词的余弦相似度,得出精确度、召回率和F1分数。研究表明,BERTScore在句子级和系统级评估中与人工判断具有高度相关性。该项目支持130多种预训练模型,适用于多种语言的文本生成评估。BERTScore提供Python接口和命令行工具,操作简便,是自然语言处理领域的有力辅助工具。
cargo-spellcheck - Rust拼写检查和自动修复工具
CI/CD系统GithubRust工具cargo-spellcheck开源项目拼写检查文档校正
Rust语言的拼写检查工具,利用Hunspell和NLPRule避免文档中的拼写错误。通过cargo命令运行,实现自动修复和CI验证。支持Git提交钩子和CI/CD系统运行,提供交互式建议应用,提高项目文档质量和代码审阅效率。安装时需注意OS X和Linux系统的依赖设置。
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