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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
fixy - 创新的土耳其语智能写作纠错与分析工具
FIXYGithubTürkçe NLPanlamsal analizderin öğrenmeyazım düzeltici开源项目
Fixy是一个开源的土耳其语写作辅助工具,采用深度学习技术。它能纠正常规拼写错误和语义相关的语法错误,如连词和后缀的使用。项目使用双向LSTM等模型,在大规模数据集上训练,纠错性能优异。此外,Fixy还具备情感分析和正式/非正式语言识别功能。该项目致力于推动土耳其语自然语言处理技术的进步。
language_tool_python - Python语法检查工具，支持本地和远程服务器
GithubLanguageToolPythonlanguage_tool_python开源项目拼写检查语法检查
language_tool_python是LanguageTool的Python封装库，支持语法和拼写错误检测。它能在本地服务器和远程HTTP校对API之间自由切换，并允许自定义错误匹配和自动纠正。适用于多种语言，提供多种配置选项如缓存和最大文本长度设置。还支持命令行和上下文管理器，方便集成到Python项目中。
codebert-base - CodeBERT为编程与自然语言处理提供强大支持
CodeBERTGithubHuggingface代码搜索开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
CodeBERT-base是一个专为编程和自然语言设计的预训练模型，基于CodeSearchNet的双模态数据训练。它采用MLM+RTD优化目标，支持代码搜索和代码到文档生成等任务。该模型不仅适用于代码补全，还提供小型版本CodeBERTa。CodeBERT-base为编程语言处理领域开辟了新的研究方向，为开发者提供了有力的工具支持。
enchant - 开源拼写检查库 提供多种拼写检查器的统一接口
Githublibenchant多语言支持开源库开源项目拼写检查插件系统
libenchant是一个开源的通用拼写检查库，为多种拼写检查工具提供统一的接口。它支持Hunspell、Nuspell和GNU Aspell等主流拼写检查器，并采用插件系统便于扩展。libenchant提供C和C++语言绑定，支持用户自定义配置。这个库使得文本编辑器和文字处理器等应用可以轻松集成拼写检查功能，无需关心底层实现细节。libenchant由Reuben Thomas维护，采用GNU LGPL许可证发布，允许与专有拼写检查系统集成。
bert-base-multilingual-uncased - BERT多语言预训练模型支持102种语言的自然语言处理
BERTGithubHuggingface多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
bert-base-multilingual-uncased是基于102种语言的维基百科数据预训练的BERT模型。它采用掩码语言建模进行自监督学习，可支持多语言自然语言处理任务。该模型不区分大小写，适用于序列分类、标记分类和问答等下游任务。通过在大规模多语言语料库上预训练，模型学习了多语言的双向语义表示，可通过微调适应特定任务需求。
GrammarGPT - 开源大模型探索中文语法纠错的新领域
GithubGrammarGPT中文语法纠错开源大语言模型开源项目数据集构建监督微调
GrammarGPT是一个基于开源大语言模型的中文语法纠错系统。该项目采用混合数据集进行监督微调，结合了ChatGPT生成的数据和人工标注的数据。它提出了一种启发式方法引导ChatGPT生成非语法性句子，并运用错误不变增强技术提升模型纠正中文母语者语法错误的能力。这一创新为开源大模型在中文语法纠错领域的应用开辟了新的可能。
Bio_ClinicalBERT - 为医疗临床文本优化的BERT模型
BERTClinicalBERTGithubHuggingface医疗数据开源项目机器学习模型自然语言处理
Bio_ClinicalBERT是一个针对医疗临床文本优化的BERT模型。该模型以BioBERT为基础，在MIMIC III数据库的医疗记录上进行了深度训练。它专门设计用于提升电子健康记录的理解和分析能力，尤其适合处理ICU患者数据。研究人员可通过transformers库轻松使用此模型，为临床自然语言处理任务提供有力支持。Bio_ClinicalBERT在医疗文本分析领域展现出卓越性能，为相关研究提供了有价值的工具。
BertWithPretrained - 基于PyTorch实现的BERT模型及相关下游任务
BERTGithubPyTorchTransformer中文文本分类开源项目英文文本分类
该项目基于PyTorch实现了BERT模型及其相关下游任务，详细解释了BERT模型和每个任务的原理。项目支持分类、翻译、成对句子分类、多项选择、问答和命名实体识别等任务，涵盖中文和英语的自然语言处理。此外，项目还含有丰富的数据集和预训练模型配置文件。
UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包
BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型
UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包，支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计，并提供可扩展接口，支持单GPU及多GPU配置。
SpellBox - 智能代码生成工具，高效解决编程问题
AI工具AI编程助手SpellBox代码生成多语言支持编程效率
SpellBox是一款智能编程工具，能根据简单提示快速生成Python、Java、C++等主流语言的代码。它不仅可帮助开发者高效解决复杂问题，还提供代码解释和书签功能，特别适用于Web开发、数据分析和人工智能等领域。无论是学校、银行、科技公司还是航空公司的开发者，都能通过SpellBox的桌面应用或VS Code扩展显著提升编程效率，轻松应对各种编程挑战。
相关项目
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