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contextualSpellCheck

使用BERT模型的上下文拼写检查和纠错工具

contextualSpellCheckspelling错误BERT模型pip安装spaCyGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
sage - 多语言拼写纠正与文本增强工具包
GithubSAGE多语言开源项目拼写纠正文本增强评估
SAGE是一个开源的多语言拼写纠正和文本增强工具包。该项目提供预训练的Transformer模型用于拼写纠正，支持多种语言。SAGE还包含数据增强算法，可模拟真实拼写错误。此外，SAGE提供评估功能，用于衡量拼写纠正工具的性能。这一工具包为处理拼写问题提供了完整解决方案。
bert-base-chinese-ws - BERT基础中文分词模型提升自然语言处理效率
BERTCKIPGithubHuggingfacetransformer模型开源项目模型繁体中文自然语言处理
CKIP实验室开发的BERT基础中文分词模型提供高效的中文文本处理功能，包括分词、词性标注和命名实体识别。该模型支持繁体中文，适用于多种自然语言处理任务。为获得最佳性能，推荐使用BertTokenizerFast作为分词器。该开源项目的详细信息和使用指南可在GitHub上查阅。
chinese-macbert-base - 通过MLM误差校正任务优化中文BERT模型的性能
GithubHuggingfaceMacBERT句子排序预测开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练模型
项目通过引入MLM误差校正预训练任务，减少预训练和微调过程中的差异，提升中文自然语言处理的模型表现。采用同义词工具进行相似词替换，改进传统BERT的[MASK]标记。此外，还结合全词掩码、N-gram掩码和句序预测技术，增强模型功能。MacBERT的架构与原始BERT兼容，为研究人员提供灵活的替换方案。
codebert-python - 针对Python优化的CodeBERT模型用于代码生成评估
CodeBERTScoreGitHubGithubHuggingface代码生成评估开源项目机器学习模型模型自然语言处理
该项目是基于microsoft/codebert-base-mlm模型，经过100万步训练优化的Python代码分析工具。模型使用codeparrot/github-code-clean数据集，通过掩码语言建模任务进行训练。主要应用于CodeBERTScore项目，用于评估代码生成质量，同时也适用于其他代码分析和评估任务。这一模型为开发者和研究人员提供了强大的代码分析工具，有助于提高代码质量和开发效率。
spacy-transformers - 在 spaCy 中使用 BERT、XLNet 和 GPT-2 等预训练转换器
BERTGPT-2GithubXLNetspaCytransformers开源项目
spacy-transformers通过Hugging Face的transformers实现预训练模型如BERT、XLNet和GPT-2的集成，提升spaCy的功能。支持多任务学习、转换器输出自动对齐等，兼容Python 3.6以上版本，需要PyTorch v1.5+和spaCy v3.0+。
et5-typos-corrector - ETRI-et5模型驱动的韩语拼写优化器
ET5GithubHuggingfacePLM模型开源项目拼写纠正数据预处理模型韩国语
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。
spaCy - 高性能自然语言处理库
GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统
spaCy 是一个高级自然语言处理库，支持Python和Cython，适用于实际产品开发。它提供预训练管道，支持70种以上语言的分词和训练，拥有最先进的速度和神经网络模型，可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器，如BERT，适合生产环境下的训练系统，模型打包，部署和工作流管理，是商业开源软件，遵循MIT许可证。
bert-base-chinese-ner - 传统中文BERT模型及自然语言处理工具
CKIP BERTGithubHuggingfacetransformers模型命名实体识别开源项目模型繁體中文自然语言处理
该项目提供传统中文BERT等模型和多功能自然语言处理工具，辅助词性标注、分词和实体识别。建议使用BertTokenizerFast以提高性能。CKIP开发和维护，详情使用说明见GitHub页面。
KeyBERT - BERT驱动的智能关键词提取工具
BERT嵌入GithubKeyBERT关键词提取开源项目机器学习自然语言处理
KeyBERT是一款利用BERT嵌入技术的关键词提取工具。它通过计算文档和短语的嵌入表示之间的余弦相似度，识别出最能代表文档内容的关键词和短语。该工具支持Sentence-Transformers、Flair和Spacy等多种嵌入模型，适用于广泛的文本分析场景。KeyBERT还集成了Max Sum Distance和Maximal Marginal Relevance等算法，以提升结果多样性。此外，它还能与大型语言模型协同工作，为用户提供灵活高效的关键词提取方案。
bert-base-cased - 使用预训练双向Transformer模型提升语言理解能力
BERTGithubHuggingface句子分类开源项目掩码语言建模模型自监督学习预训练
BERT是一种通过自监督学习预训练的双向Transformer模型，旨在改善英语语言理解。基于大型语料库的预训练，使其能学习句子的双向表示，适用于序列分类、标记分类和问答任务。通过Masked Language Modeling和Next Sentence Prediction目标进行预训练，BERT在各类任务中展现出卓越表现，但注意选择合适的训练数据以避免潜在偏见。
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