1 はじめに

小さな貂蝉: ユウ兄、ユウ兄、私はあなたをテストしたいです
シャオユウ: 私をテストしたいですか？
貂蝉子: はい、あなたを試してみたいのですが、シャオユウ
:何と言ったんですか?
貂蝉子: 心配しないで、私が淹れるのを待ってください。小さな貂蝉: ... 詩と本でいっぱいにならなければなりません。Xiaoyu : それを下ろして、すぐに教えてください、何をテストするつもりですか? 小さな貂蝉: そうですね、無責任です。シャオユウ：これは…シャオ・ディアオシ：ふふ、分かりません。シャオユウ：これは…シャオ・ディアシ：分からないなら、教えますよ。シャオユウ：これは…シャオディアシ：あれこれ話さないで、教えてください。

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2. コード戦闘

2.1 定義

lmproof は、文法チェックやスペルチェックなどの自然言語処理に役立つツールを提供する Python ライブラリです。
ニューラルネットワークや深層学習などの機械学習ベースの技術を使用してテキストを処理し、文法チェック、スペルチェック、意味分析などのいくつかの便利な機能を提供します。
lmproof ライブラリは非常に使いやすく、テキストを言語モデルに簡単に変換し、そのモデルをさまざまな自然言語処理タスクに使用できます。

2.2 共通の構文

誤り訂正：
- lmproof.correct(text): 指定されたテキストを修正します。
- lmproof.correct_batch(texts): テキストリストに対してバッチエラー修正を実行します。
確認:
- lmproof.score(text): 指定されたテキストのスコア評価を実行します。
- lmproof.score_batch(texts): テキストのリストに対するバッチスコア評価。
カスタム構成:
- lmproof.set_model(model_name): 使用する言語モデルを設定します。デフォルトは「bert-base-uncased」です。
- lmproof.set_device(device): 使用するコンピューティングデバイスを設定します。デフォルトは「cpu」です。
- lmproof.set_batch_size(batch_size): バッチで処理するテキストの数を設定します。デフォルトは 1 です。

2.3 インストール

サードパーティのライブラリがあるため、インストールする必要があります。
古いルールでは、pip でインストールします。

pip install improof

他のインストール方法については、次の 2 つの記事を参照してください。

インストールが完了したら、コードを入力してimpproofの機能を確認してみましょう。

2.4 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. まとめ

これを見て今日のシェアは終了です。
lmproof ライブラリの一般的なメソッドを中心に紹介します。
実際、lmproof ライブラリの機能はこれらよりもはるかに多く、さらに多くの機能があります。
一つ一つ紹介するつもりはありませんが、同時に lmproof ライブラリについての理解をコメント欄に残していただければ幸いです。

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アリユン専門ブロガー。
51CTO ブログエキスパート;
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いくつかの国内主流技術コミュニティの認定エキスパートブロガー。
さまざまな主流製品 (Alibaba Cloud など) の評価で 1 位と 2 位を受賞。

私に従って、より専門的で序文付きの Python テクノロジーを学びましょう。

Python3、lmproofライブラリ、あなたの知らないちょっとしたスキルをこの記事で整理していきます。

防爆スキルの紹介