1、引言

小屌丝：鱼哥，鱼哥，我要考考你
小鱼：你要考考我？
小屌丝：是的啊，我要考你，
小鱼：你倒是说啊，要考什么啊
小屌丝：别着急，待我酝酿一下，
小鱼：… 咋的，吃多了，想酝酿？
小屌丝：… 我这必须饱腹诗书。
小鱼：拉倒吧，赶紧说吧，要考啥？
小屌丝：咳咳， Improof。
小鱼：这个…
小屌丝：嘿嘿，不知道了吧。
小鱼：这个…
小屌丝：你要是不知道那我可以给你说一下。
小鱼：这个…
小屌丝：别这个那个的了，我来说吧。
在这里插入图片描述

2、代码实战

2.1 定义

lmproof是一个Python库，它提供了一些有用的自然语言处理工具，如语法检查、拼写检查等。
它使用了一些基于机器学习的技术，如神经网络和深度学习，来对文本进行处理，并提供了一些有用的功能，如语法检查、拼写检查、语义分析等。
lmproof库使用起来非常简单，可以很方便地将文本转换为语言模型，并使用该模型进行各种自然语言处理任务。

2.2 常用语法

纠错：
- lmproof.correct(text): 对给定的文本进行纠错。
- lmproof.correct_batch(texts): 对一个文本列表进行批量纠错。
验证：
- lmproof.score(text): 对给定的文本进行得分评估。
- lmproof.score_batch(texts): 对一个文本列表进行批量得分评估。
自定义配置：
- lmproof.set_model(model_name): 设置要使用的语言模型，默认为 “bert-base-uncased”。
- lmproof.set_device(device): 设置使用的计算设备，默认为 “cpu”。
- lmproof.set_batch_size(batch_size): 设置批量处理的文本数量，默认为 1。

2.3 安装

因为第三方库，所以，就需要安装。
老规矩， pip方式安装。

pip install improof

其余安装方式，可以参照这两篇：

安装完成后，我们就敲代码，看看improof的功能。

2.4 示例

# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time   : 2023-07-25
# @Author : Carl_DJ
'''
实现功能：
	使用 IMproof进行校对自动化
'''

import lmproof

#定义proofread函数
def proofread(text):
    proofread = lmproof.load("Carl_DJ")
    correction = proofread.proofread(text)
    print("原文件: {}".format(text))
    print("校验文件: {}".format(correction))


proofread("文本")

3、总结

看到这里，今天的分享就结束了。
主要针对 lmproof库的常用方法进行了简单的介绍。
其实lmproof库的功能远不止这些，还有很多。
我就不逐一介绍了，同时，也欢迎在评论区留下你对lmproof库的了解。

我是小鱼：

CSDN 博客专家；
阿里云专家博主；
51CTO博客专家；
51认证讲师等；
认证金牌面试官；
职场面试及培训规划师；
多个国内主流技术社区的认证专家博主；
多款主流产品(阿里云等)测评一、二等奖获得者；

关注我，带你学习更多更专业更前言的Python技术。

Python3，lmproof库，你不知道的小技能，这一篇给安排。

lmproof技能介绍