BERT model correct error character with mask feature

实在抱歉,之前做项目比较急,然后没有完全上传完文件,导致大家使用受阻,现已更新
有人提醒缺少模型，近期空闲，特意将bert模型奉上,提取码为：hhxx 另外其中缺少得文件也有上传，安心食用。

使用说明

保存预训练模型在data文件夹下 ├── data
│   ├── bert_config.json
│   ├── config.json
│   ├── pytorch_model.bin
│   └── vocab.txt
├── bert_corrector.py
├── config.py
├── logger.py
├── predict_mask.py
├── README.md
└── text_utils.py
运行bert_corrector.py可以进行纠错。

python bert_corrector.py

运行'predict_mask.py' 可以直接观测用[mask] 掩盖的地方可能出现的汉字
'''
python predict_mask.py
'''
评估通用数据下训练的结果并不适用于垂直领域的纠错，需要重新训练

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0  
python run_lm_finetuning.py \  
    --output_dir=chinese_finetuned_lm \
    --model_type=bert \
    --model_name_or_path=bert-base-chinese \
    --do_train \
    --train_data_file=$TRAIN_FILE \
    --do_eval \
    --eval_data_file=$TEST_FILE \
    --mlm
    --num_train_epochs=3

或者使用

python -m run_lm_finetuning \  
    --bert_model bert-base-uncased \  
    --do_lower_case \  
    --do_train \ 
    --train_file ./samples/sample_text.txt \  
    --output_dir ./samples/samples_out \  
    --num_train_epochs 5.0 \  
    --learning_rate 3e-5 \  
    --train_batch_size 16 \  
    --max_seq_length 128

827648313/bert_for_corrector

BERT model correct error character with mask feature

使用说明