ChatGPT Java: Bagaimana untuk membina alat pembetulan ejaan pintar

ChatGPT Java: Cara membina alat pembetulan ejaan pintar

Pengenalan:
Dengan perkembangan berterusan teknologi kecerdasan buatan, alat pembetulan ejaan pintar telah menjadi aplikasi penting dalam kehidupan seharian. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Java untuk membina alat pembetulan ejaan pintar dan memberikan contoh kod khusus. Kami akan menggunakan kaedah berdasarkan model ChatGPT untuk pembetulan ejaan.

Langkah 1: Penyediaan

1. Pastikan JDK dipasang dan pembolehubah persekitaran dikonfigurasikan.
2. Muat turun fail model ChatGPT, yang boleh didapati daripada laman web rasmi OpenAI atau komuniti sumber terbuka yang berkaitan.

Langkah 2: Muatkan model ChatGPT
Memuatkan model ChatGPT dalam Java memerlukan penggunaan perpustakaan sumber terbuka seperti Deep Java Library (DJL) dan DL4J (DeepLearning4j), yang menyediakan fungsi pemuatan dan ramalan model pembelajaran mesin yang mudah.

Mula-mula, kita perlu menambah kebergantungan berikut dalam pom Untuk alat pembetulan ejaan pintar, kita boleh menggunakan pendekatan berdasarkan model bahasa binari: diberi input, kita boleh menjana kemungkinan variasi dan memilih pembetulan yang paling mungkin semasa. fasa ramalan. Kita boleh menggunakan model ChatGPT untuk menjana varian yang mungkin dan menyusunnya menggunakan kebarangkalian model bahasa.

Dalam kod Java, kita perlu melaksanakan kaedah untuk menjana kemungkinan varian:

<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>

Kita kemudian boleh menggunakan model ChatGPT untuk mendapatkan kemungkinan setiap varian dan menyusunnya dalam tertib kemungkinan menurun:

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;
    }
}

Empat Langkah: Gunakan Alat Pembetulan Ejaan

Akhir sekali, kita boleh menggunakan alat pembetulan ejaan pintar ini untuk membetulkan input yang diberikan:

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;
}

Ringkasan:

Dalam artikel ini, kami memperkenalkan cara membina alat pembetulan ejaan pintar menggunakan Java . Dengan memuatkan model ChatGPT dan menggunakan pendekatan berasaskan model bahasa, kami dapat menjana varian yang mungkin dan menyusunnya mengikut kemungkinan. Dengan menyediakan contoh kod, kami berharap pembaca boleh menggunakan teknik ini dalam projek sebenar dan seterusnya mengoptimumkan serta melanjutkan alat pembetulan ejaan pintar.

Atas ialah kandungan terperinci ChatGPT Java: Bagaimana untuk membina alat pembetulan ejaan pintar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!