ChatGPT Java: インテリジェントなスペル修正ツールを構築する方法

ChatGPT Java: インテリジェントなスペル修正ツールを構築する方法

はじめに:
人工知能テクノロジーの継続的な開発により、インテリジェントなスペル修正ツールは、日常生活における重要なアプリケーション。この記事では、Java を使用してインテリジェントなスペル修正ツールを構築する方法を紹介し、具体的なコード例を示します。スペル修正には ChatGPT モデルに基づく方法を使用します。

ステップ 1: 準備

1. JDK がインストールされ、環境変数が設定されていることを確認します。
2. ChatGPT モデル ファイルをダウンロードします。このファイルは、OpenAI 公式 Web サイトまたは関連するオープン ソース コミュニティから入手できます。

ステップ 2: ChatGPT モデルをロードする
ChatGPT モデルを Java にロードするには、Deep Java Library (DJL) や DL4J (DeepLearning4j) などの便利なマシンを提供するオープン ソース ライブラリを使用する必要があります。学習モデルの読み込みおよび予測関数。

まず、pom.xml ファイルに次の依存関係を追加する必要があります:

<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>

Java コードでは、ChatGPT モデルとその構成をロードする必要があります:

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;
    }
}

ステップ 3: スペル修正機能
インテリジェントなスペル修正ツールを構築する場合、バイナリ言語モデルに基づく方法を使用できます。入力が与えられると、考えられるバリアントを生成し、予測フェーズでそれらを予測できます。おそらく修正。 ChatGPT モデルを使用して、考えられるバリアントを生成し、言語モデルからの確率を使用してそれらをランク付けできます。

Java コードでは、考えられるバリアントを生成するメソッドを実装する必要があります:

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;
}

その後、ChatGPT モデルを使用して各バリアントの可能性を取得し、考えられる降順での並べ替えに従うことができます。性別の順序:

public String correct(String input) throws TranslateException {
    List<String> variants = generateVariants(input);
    Map<String, Float> scores = new HashMap<>();
    for (String variant : variants) {
        List<String> inputList = Arrays.asList(variant.trim().split("\s+"));
        String output = predictor.predict(inputList);
        float score = calculateScore(output);
        scores.put(variant, score);
    }
    
    List<String> corrections = scores.entrySet().stream()
            .sorted(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()))
            .limit(MAX_RESULTS)
            .map(Map.Entry::getKey)
            .collect(Collectors.toList());
    
    return corrections.get(0);
}

private float calculateScore(String output) {
    // 计算语言模型的概率作为变体的得分
}

ステップ 4: スペル修正ツールを使用する
最後に、このスマート スペル修正ツールを使用して、指定された入力を修正できます:

public static void main(String[] args) throws MalformedModelException, ModelNotFoundException, TranslateException {
    SpellingCorrection sp = new SpellingCorrection();
    String input = "Hwllo, wrld!";
    String output = sp.correct(input);
    System.out.println("Corrected: " + output);
}

概要:
この記事では、Java を使用してインテリジェントなスペル修正ツールを構築する方法を紹介します。 ChatGPT モデルをロードし、言語モデルベースのアプローチを使用することで、考えられるバリアントを生成し、可能性によってランク付けすることができます。コード例を提供することで、読者がこれらのテクニックを実際のプロジェクトに適用し、インテリジェントなスペル修正ツールをさらに最適化して拡張できることを願っています。

以上がChatGPT Java: インテリジェントなスペル修正ツールを構築する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。