ChatGPT Java : Comment créer un outil de correction orthographique intelligent

ChatGPT Java : Comment créer un outil de correction orthographique intelligente

Introduction :
Avec le développement continu de la technologie de l'intelligence artificielle, les outils de correction orthographique intelligente sont devenus une application importante dans la vie quotidienne. Cet article explique comment utiliser Java pour créer un outil de correction orthographique intelligent et fournit des exemples de code spécifiques. Nous utiliserons une méthode basée sur le modèle ChatGPT pour la correction orthographique.

Étape 1 : Préparation

1. Assurez-vous que le JDK est installé et que les variables d'environnement sont configurées.
2. Téléchargez le fichier modèle ChatGPT, qui peut être obtenu sur le site officiel d'OpenAI ou sur les communautés open source associées.

Étape 2 : Charger le modèle ChatGPT
Le chargement du modèle ChatGPT en Java nécessite l'utilisation de bibliothèques open source telles que Deep Java Library (DJL) et DL4J (DeepLearning4j), qui fournissent des fonctions pratiques de chargement et de prédiction de modèles d'apprentissage automatique.

Tout d'abord, nous devons ajouter les dépendances suivantes dans le pom. Pour les outils de correction orthographique intelligente, nous pouvons utiliser une approche basée sur un modèle de langage binaire : étant donné une entrée, nous pouvons générer des variantes possibles et sélectionner la correction la plus probable lors de la saisie. phase de prédiction. Nous pouvons utiliser le modèle ChatGPT pour générer des variantes possibles et les classer en utilisant les probabilités du modèle de langage.

Dans le code Java, nous devons implémenter une méthode pour générer des variantes possibles :

<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>

Nous pouvons ensuite utiliser le modèle ChatGPT pour obtenir la probabilité de chaque variante et la trier par ordre décroissant de probabilité :

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;
    }
}

ème quatre étapes : Utiliser l'outil de correction orthographique

Enfin, nous pouvons utiliser cet outil de correction orthographique intelligente pour corriger l'entrée donnée :

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;
}

Résumé :

Dans cet article, nous avons présenté comment créer un outil de correction orthographique intelligente à l'aide de Java. En chargeant le modèle ChatGPT et en utilisant une approche basée sur un modèle de langage, nous sommes en mesure de générer des variantes possibles et de les classer par probabilité. En fournissant des exemples de code, nous espérons que les lecteurs pourront appliquer ces techniques dans des projets réels et optimiser et étendre davantage l'outil de correction orthographique intelligente.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!