Grammar Correction Model

🚀 文法修正T5モデル

このモデルは、T5アーキテクチャをベースに構築され、文法誤りのある文章を修正することができます。Hugging Faceの事前学習モデルを活用し、文章の品質を向上させるのに役立ちます。

🚀 クイックスタート

この文法修正T5モデルは、T5（Text-to-Text Transfer Transformer）アーキテクチャに基づいており、Hugging Faceの事前学習モデルの力を活用しています。このモデルは文法修正タスクでファインチューニングされており、文法誤りのある入力テキストを受け取り、修正された出力と、修正の詳細リストおよび修正数を提供することができます。

✨ 主な機能

• 入力テキストの文法の正確性を向上させる。
• コンテンツクリエイターやライター、文章の品質向上を求める個人にとって有用なツールとなる。
• 文書作成、コンテンツ編集、教育資料など、明確で誤りのないコミュニケーションが必要なアプリケーションで特に役立つ。

📦 インストール

このモデルはHugging Faceの推論APIを使用して簡単にデプロイできます。ユーザーはAPIを活用して、文法修正機能を自分のアプリケーション、ウェブサイト、またはテキスト処理パイプラインに統合することができます。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import pipeline
# Load the Grammar Correction T5 Model from Hugging Face
grammar_correction_model = pipeline(task="text2text-generation", model="hassaanik/grammar-correction-model")
# Input text with grammatical errors
input_text = "They is going to spent time together."
# Get corrected output and details
result = grammar_correction_model(input_text, max_length=200, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2)
# Print the corrected output
print(result)

📚 ドキュメント

入力形式

文法誤りのあるテキストを入力します。このモデルは、構文、時制、単語の使い方など、さまざまな文法問題を扱うように設計されています。

出力

モデルは修正されたテキストを生成し、行われた修正を強調表示します。さらに、修正された単語のリストと修正の総数も提供します。

モデルのデプロイ

Hugging Faceの推論APIを使用して、モデルを簡単にデプロイできます。ユーザーはAPIを活用して、文法修正機能を自分のアプリケーション、ウェブサイト、またはテキスト処理パイプラインに統合することができます。

モデル情報