— макрокорректный, 中文拼写纠错CSC测评(文本纠错), 权重使用 — 项目地址在 https://github.com/yongzhuo/macro-correct — Загрузите macbert4mdcspellv2, добавьте mdcspell, добавьте detlabel и corlabel; — 训练时加入了macbert的mlm-loss, 推理时舍弃了macbert后面的部分; — 如何使用: 1. 使用трансформеры; 2. 使用макрокорректное 项目调用; 详情见三、调用(Использование); — macbert4mdcspellv2 — MFT — 70% — маска без ошибок (0.15), 15% — попадание от одной цели к другой, 15% — маска; 一、测评(Тест)) 二、结论(Заключение)) 三、调用(Использование)) 四、论文(Бумага)) 五、参考(Ссылка)) 六、引用(Цитировать))地址为Macropodus/cscevalpublic, 所有训练数据均来自公网或开源数据, 训练数据为1千万左右,混淆词典较大; — 2024-Уточнение: Уточнение Corpora с точки зрения калибровки модели для китайского языка — 2024-ReLM: Исправление орфографии китайского языка как модель перефразирования языка — 2024-DICS: DISC: Вмешательство в декодирование Plug-and-Play со сходством символов для проверки китайского правописания — 2023-Bi-DCSpell: [Интерактивная платформа двунаправленного детектора-корректора для китайского языка Проверка правописания]() — 2023-BERT-MFT: Переосмысление моделирования замаскированного языка для исправления орфографии китайского языка — 2023-PTCSpell: PTCSpell: предварительно обученный корректор на основе формы символов и пиньинь для исправления китайского правописания — 2023-DR-CSC: Ужасно простой модуль обнаружения и рассуждения для китайского языка, подключаемый и работающий -…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: Macropodus
Теги: bert, csc, text-correct, chinses-spelling-correct, chinese-spelling-check, 中文拼写纠错, 文本纠错, mdcspell
Лайков: 6 | Загрузок: 66
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
