ChatGPT Java: So erstellen Sie ein intelligentes Tool zur Rechtschreibkorrektur

ChatGPT Java: So erstellen Sie ein intelligentes Rechtschreibkorrekturtool

Einführung:
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz sind intelligente Rechtschreibkorrekturtools zu einer wichtigen Anwendung im täglichen Leben geworden. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mithilfe von Java ein intelligentes Tool zur Rechtschreibkorrektur erstellen und spezifische Codebeispiele bereitstellen. Zur Rechtschreibkorrektur verwenden wir eine Methode, die auf dem ChatGPT-Modell basiert.

Schritt 1: Vorbereitung

1. Stellen Sie sicher, dass das JDK installiert und die Umgebungsvariablen konfiguriert sind.
2. Laden Sie die ChatGPT-Modelldatei herunter, die Sie von der offiziellen OpenAI-Website oder verwandten Open-Source-Communitys erhalten können.

Schritt 2: Laden des ChatGPT-Modells
Das Laden des ChatGPT-Modells in Java erfordert die Verwendung von Open-Source-Bibliotheken wie Deep Java Library (DJL) und DL4J (DeepLearning4j), die praktische Funktionen zum Laden und Vorhersagen von Modellen für maschinelles Lernen bieten.

Zuerst müssen wir die folgenden Abhängigkeiten im POM hinzufügen. Für intelligente Rechtschreibkorrekturtools können wir einen Ansatz verwenden, der auf einem binären Sprachmodell basiert: Ausgehend von einer Eingabe können wir mögliche Varianten generieren und während des Vorgangs die wahrscheinlichste Korrektur auswählen Vorhersagephase. Mit dem ChatGPT-Modell können wir mögliche Varianten generieren und diese anhand der Wahrscheinlichkeiten des Sprachmodells einordnen.

Im Java-Code müssen wir eine Methode implementieren, um mögliche Varianten zu generieren:

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>ai.djl.tensorflow</groupId>
        <artifactId>tensorflow-engine</artifactId>
        <version>0.18.0</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>ai.djl.tensorflow</groupId>
        <artifactId>tensorflow-engine-api</artifactId>
        <version>0.18.0</version>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>ai.djl.tensorflow</groupId>
        <artifactId>tensorflow-engine-native</artifactId>
        <version>0.18.0</version>
        <classifier>linux-x86_64-cpu</classifier>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>ai.djl.tensorflow</groupId>
        <artifactId>tensorflow-engine-native</artifactId>
        <version>0.18.0</version>
        <classifier>macos-x86_64-cpu</classifier>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.nd4j</groupId>
        <artifactId>nd4j-native-platform</artifactId>
        <version>1.0.0-beta7</version>
    </dependency>
</dependencies>

Anschließend können wir das ChatGPT-Modell verwenden, um die Wahrscheinlichkeit jeder Variante zu ermitteln und sie in absteigender Reihenfolge der Wahrscheinlichkeit zu sortieren:

import ai.djl.*;
import ai.djl.inference.*;
import ai.djl.inference.tensor.*;
import ai.djl.modality.*;
import ai.djl.modality.nlp.*;
import ai.djl.modality.nlp.qa.*;
import ai.djl.modality.nlp.translator.*;
import ai.djl.modality.nlp.vocab.*;
import ai.djl.translate.*;
import ai.djl.util.*;
import java.nio.file.*;
import java.util.*;
import java.util.stream.*;

public class SpellingCorrection {
    private static final String MODEL_PATH = "path/to/chatgpt-model";
    private static final String CONFIG_PATH = "path/to/chatgpt-config.json";
    private static final int MAX_RESULTS = 3;
    
    private Translator<String, String> translator;
    private Predictor<String, String> predictor;
    private Vocabulary vocab;
    
    public SpellingCorrection() throws MalformedModelException, ModelNotFoundException {
        translator = ChatTranslator.builder()
                .addTransform(new Lowercase())
                .optFilter(filters)
                .addTransform(new Tokenize())
                .optFilter(filters)
                .addTransform(new ToTensor())
                .optFilter(filters)
                .addTransform(new Flattern<>(String.class, String.class))
                .optFilter(filters)
                .optPostProcessors(new BeamSearchTranslator(3))
                .build();
        
        Model model = Model.newInstance(MODEL_PATH, DEVICE);
        model.load(Paths.get(CONFIG_PATH), "chatgpt");
        model.setBlock(model.getBlock());
        
        predictor = TranslatorModel.newInstance(model).newPredictor(translator);
        
        vocab = Vocabulary.builder()
                .optMinFrequency(5)
                .addFromTextFile(vocabPath, "\s+")
                .build();
    }
    
    public String correct(String input) throws TranslateException {
        List<String> inputList = Arrays.asList(input.trim().split("\s+"));
        String output = predictor.predict(inputList);
        return output;
    }
}

th Vier Schritte: Rechtschreibkorrektur-Tool verwenden

Schließlich können wir dieses intelligente Rechtschreibkorrektur-Tool verwenden, um die gegebene Eingabe zu korrigieren:

public List<String> generateVariants(String input) {
    List<String> variants = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < input.length(); i++) {
        String variant = input.substring(0, i) + input.substring(i + 1);
        variants.add(variant);
    }
    return variants;
}

Zusammenfassung:

In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie man mit Java ein intelligentes Rechtschreibkorrektur-Tool erstellt. Durch das Laden des ChatGPT-Modells und die Verwendung eines sprachmodellbasierten Ansatzes sind wir in der Lage, mögliche Varianten zu generieren und diese nach Wahrscheinlichkeit zu ordnen. Durch die Bereitstellung von Codebeispielen hoffen wir, dass die Leser diese Techniken in realen Projekten anwenden und das intelligente Rechtschreibkorrekturtool weiter optimieren und erweitern können.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChatGPT Java: So erstellen Sie ein intelligentes Tool zur Rechtschreibkorrektur. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!