ChatGPT Java: 지능형 철자 교정 도구를 구축하는 방법

ChatGPT Java: 지능형 철자 교정 도구를 구축하는 방법

소개:
인공 지능 기술의 지속적인 발전으로 지능형 철자 교정 도구는 일상 생활에서 중요한 응용 프로그램이 되었습니다. 이 기사에서는 Java를 사용하여 지능형 철자 교정 도구를 구축하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 맞춤법 교정을 위해 ChatGPT 모델을 기반으로 한 방법을 사용하겠습니다.

1단계: 준비

1. JDK가 설치되어 있고 환경 변수가 구성되어 있는지 확인하세요.
2. OpenAI 공식 홈페이지나 관련 오픈소스 커뮤니티에서 ChatGPT 모델 파일을 다운로드하세요.

2단계: ChatGPT 모델 로드
Java에서 ChatGPT 모델을 로드하려면 DJL(Deep Java Library) 및 DL4J(DeepLearning4j)와 같은 오픈 소스 라이브러리를 사용해야 합니다. 이는 편리한 기계 학습 모델 로드 및 예측 기능을 제공합니다.

먼저 pom에 다음 종속성을 추가해야 합니다. 지능형 철자 교정 도구의 경우 이진 언어 모델 기반 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 입력이 주어지면 가능한 변형을 생성하고 가장 가능성이 높은 교정을 선택할 수 있습니다. 예측 단계. ChatGPT 모델을 사용하여 가능한 변형을 생성하고 언어 모델의 확률을 사용하여 순위를 매길 수 있습니다.

Java 코드에서는 가능한 변형을 생성하는 메서드를 구현해야 합니다.

<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>

그런 다음 ChatGPT 모델을 사용하여 각 변형의 가능성을 구하고 가능성의 내림차순으로 정렬할 수 있습니다.

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;
    }
}

번째 4단계: 철자 교정 도구 사용

마지막으로 이 스마트 철자 교정 도구를 사용하여 주어진 입력을 교정할 수 있습니다:

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;
}

요약:

이 기사에서는 Java를 사용하여 스마트 철자 교정 도구를 구축하는 방법을 소개했습니다. ChatGPT 모델을 로드하고 언어 모델 기반 접근 방식을 사용하여 가능한 변형을 생성하고 가능성에 따라 순위를 매길 수 있습니다. 코드 예제를 제공함으로써 독자들이 이러한 기술을 실제 프로젝트에 적용하고 지능형 철자 교정 도구를 더욱 최적화하고 확장할 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 ChatGPT Java: 지능형 철자 교정 도구를 구축하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!