NLP模型也有“老师”了！装上这个开源库，1毫秒纠正语法错误

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 当NLP模型产生了语法错误，型也怎么办？有装

比如，He wants that you send him an email.

没关系，开源库毫现在可以像小时候的正语英语老师，改作文一样简单。法错

只要装上一个专门纠正语法错误的老师库就可以，还是模秒纠毫秒钟就可揪出来的那种。

这不，型也把“that”改成“to”不就可以了吗~

纠正过来就是有装：

He wants you to send him an email.

（不会真有人看不出其中的语法错误吧）

再比如这句。

I can 开源库毫due his homework.

应该变成：I can do his homework.

好像这些语法错误，都有点太过明显了。正语那就来复杂一点的法错。

Thanks for your’s and 老师Lucy’s help.

系统就会改成：

Thanks for yours and Lucy’s help.

这就是最近一位AI专业本科生Benjamin Minixhofer，利用假期时间开发出来的一款快速纠正语法错误的库NLPRule。

它是由Rust编写的一个基于LanguageTool语法规则的逆向工程。

LanguageTool是一款开放源代码校对软件，适用于英语，站群服务器法语，德语，波兰语，俄语以及20多种其他语言，它可以发现许多拼写检查器无法检测到的错误。

一经发出，就在Reddit上获得了200+的热度。

如何实现？

NLPRule是将语法规则与ML模型结合起来，主要应用于NLP的预处理和NLG的后处理。

在作者看来，使用基于语法规则的方法有两大优势。

一是速度。作者使用第8代英特尔，纠正一个句子只需要不到1毫秒的时间。

二是语法错误的训练数据极度稀少，ML模型无法处理。

比如，就像这句“It is enough for all intensive purposes. ”

就包含了一个错误。除非特别说明，ML模型基本上不能纠正这个错误，因为它几乎不会出现在其训练数据当中。

而若是云南idc服务商放在其他语言数据中，肯定会比英语更少。

比如，中文。

作者创建这个库的目的在于创建一个快速、轻量级的引擎来运行自然语言规则，无需依赖JVM（Java虚拟运行环境）速度、内存的影响。

目前，这个库支持英语和德语。

具体安装可分成如下四个步骤，详细可戳文末链接。

在GPT-2进行文本测试

接着，作者就尝试用GPT-2生成的文本来测试，结果产生了大量的改进建议。

比如语法错误。

Before: …t out, as a condition of its being operated. Each lock keeper should ensure >that all locks are operated and tha…

After: …t out, as a condition of its being operated. Each lockkeeper should ensure that all locks are operated and tha…

Message: This noun is normally spelled as one word.

Type: grammar

再比如拼写错误。

Before: …he Z-machine version (in the standardised format) is comprised of 32 (in total) >bytes, one per line. …

After: …he Z-machine version (in the standardised format) comprises 32 (in total) bytes, one per line. …

Message: Did you mean comprises or consists of or is composed of?

Type: misspelling

一经发出，不少网友直呼：Fantastic！

也有网友想到，如果跟BERT或者其他Transformer模型结合起来，会不会生成更好的句子呢？

想要了解更多细节，呐~传送门送上！