🚀 ReaLiSe-for-csc
ReaLiSe-for-csc 是一箇中文拼寫糾錯(Chinese Spell Checking, CSC)模型,該模型源於 ReaLiSe 源碼提供的模型。它能有效識別並糾正中文文本中的拼寫錯誤,提升文本的準確性和質量。
🚀 快速開始
你可以點擊下面的按鈕在 Colab 中快速體驗本模型:

✨ 主要特性
- 源於經典:基於 ReaLiSe 源碼提供的模型,具有可靠的技術基礎。
- 效果顯著:在 SIGHAN2015 數據集上有良好的表現,能準確檢測和糾正中文拼寫錯誤。
📦 安裝指南
安裝模型所需的依賴:
!pip install transformers
!pip install pypinyin
!pip install boto3
💻 使用示例
基礎用法
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("iioSnail/ReaLiSe-for-csc", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("iioSnail/ReaLiSe-for-csc", trust_remote_code=True)
inputs = tokenizer(["我是煉習時長兩念半的個人練習生蔡徐坤"], return_tensors='pt')
output_hidden = model(**inputs).logits
print(''.join(tokenizer.convert_ids_to_tokens(output_hidden.argmax(-1)[0, 1:-1])))
輸出:
我是練習時長兩年半的個人練習生蔡徐坤
高級用法
你也可以使用本模型封裝的predict
方法:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("iioSnail/ReaLiSe-for-csc", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("iioSnail/ReaLiSe-for-csc", trust_remote_code=True)
model.set_tokenizer(tokenizer)
print(model.predict("我是練習時長兩念半的鴿仁練習生蔡徐坤"))
print(model.predict(["我是練習時長兩念半的鴿仁練習生蔡徐坤", "喜換唱跳、rap 和 藍球"]))
輸出:
我是練習時長兩年半的各仁練習生蔡徐坤
['我是練習時長兩年半的各仁練習生蔡徐坤', '喜歡唱跳、rap 和 藍球']
📚 詳細文檔
模型表現
本模型在 SIGHAN2015 上的表現如下:
|
Detect-Acc |
Detect-Precision |
Detect-Recall |
Detect-F1 |
Correct-Acc |
Correct-Precision |
Correct-Recall |
Correct-F1 |
Sentence-level |
84.7 |
77.3 |
81.3 |
79.3 |
84.0 |
75.9 |
79.9 |
77.8 |
模型訓練
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("iioSnail/ReaLiSe-for-csc", trust_remote_code=True)
model = AutoModel.from_pretrained("iioSnail/ReaLiSe-for-csc", trust_remote_code=True)
inputs = tokenizer(["我是煉習時長兩念半的個人練習生蔡徐坤", "喜換唱跳rap藍球"],
text_target=["我是練習時長兩年半的個人練習生蔡徐坤", "喜歡唱跳rap籃球"],
padding=True,
return_tensors='pt')
loss = model(**inputs).loss
print("loss:", loss)
loss.backward()
輸出:
loss: tensor(0.6515, grad_fn=<NllLossBackward0>)
常見問題
-
網絡問題,例如:Connection Error
- 解決方案:將模型下載到本地使用。批量下載方案可參考該博客
-
將模型下載到本地使用時出現報錯:ModuleNotFoundError: No module named 'transformers_modules.iioSnail/ReaLiSe-for-csc'
- 解決方案:將
iioSnail/ChineseBERT-for-csc
改為 iioSnail\ChineseBERT-for-csc
,或升級transformers
📄 許可證
本項目採用 AFL-3.0 許可證。