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。

另 实体识别纠错,ner_for_corrector

实体识别纠错的效果还可以，见代码,，详情介绍见地址

Bert 使用说明

1. 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

2. 运行bert_corrector.py可以进行纠错。

   python bert_corrector.py   

3. 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
   '''

4. 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  

参数可根据机器设备进行删改