Gec T5 Small

🚀 文法誤り訂正モデル

このモデルは、文法誤り訂正（GEC）タスクにおいて最先端のスコアを達成したGoogleの論文 A Simple Recipe for Multilingual Grammatical Error Correction を実装したものです。我々は、論文で報告されているF_0.5スコア（60.70）を持つT5-smallバージョンを実装しています。

🚀 クイックスタート

このモデルを有効に使用するには、「Hosted inference API」で「gec: [あなたの文章をここに入力]」と入力します。

モデルを使用するには、以下のコードスニペットを参考にしてください。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("Unbabel/gec-t5_small")
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained('t5-small')

sentence = "I like to swimming"
tokenized_sentence = tokenizer('gec: ' + sentence, max_length=128, truncation=True, padding='max_length', return_tensors='pt')
corrected_sentence = tokenizer.decode(
    model.generate(
        input_ids = tokenized_sentence.input_ids,
        attention_mask = tokenized_sentence.attention_mask, 
        max_length=128,
        num_beams=5,
        early_stopping=True,
    )[0],
    skip_special_tokens=True, 
    clean_up_tokenization_spaces=True
)
print(corrected_sentence) # -> I like swimming.

📚 ドキュメント

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。