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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
bert_uncased_L-4_H-512_A-8 - BERT小型模型为资源受限环境提供高效自然语言处理解决方案
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scibert_scivocab_uncased - 为科学文本优化的预训练BERT语言模型
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ClinicalBERT是一款基于BERT架构的医疗领域自然语言处理模型。该模型利用12亿词的多中心疾病语料库进行预训练，并通过300多万患者的电子健康记录进行微调。ClinicalBERT采用掩码语言模型原理，适用于多种临床文本分析任务。研究人员可通过transformers库轻松调用此模型，为医疗AI研究提供有力工具。
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BERT-base-uncased是一个在大规模英语语料上预训练的基础语言模型。该模型不区分大小写，通过掩码语言建模和下一句预测两个目标进行训练，学习了英语的双向语义表示。它可以为序列分类、标记分类、问答等下游任务提供良好的基础，适合进一步微调以适应特定应用场景。
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LLMLingua-2-Bert是一个基于BERT多语言模型开发的提示词压缩工具，通过数据蒸馏技术实现任务无关的提示词压缩功能。该模型可识别并保留提示词中的关键信息，在维持原始语义的基础上减少token使用量。模型支持多语言处理，提供API接口，适用于需要控制提示词长度的各类AI应用场景。
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