FRED-T5-large-spell model

Summary

The model corrects spelling errors and typos by bringing all the words in the text to the norm of the Russian language. The proofreader was trained based on the FredT5-large model. An extensive dataset with “artificial” errors was taken as a training corpus: the corpus was assembled on the basis of the Russian-language Wikipedia and transcripts of Russian-language videos, then typos and spelling errors were automatically introduced into it using the functionality of the SAGE library.

Public references

• SAGE library announcement, DataFest 2023
• Paper about synthetic error generation methods, Dialogue 2023
• Paper about SAGE and our best solution, Review EACL 2024

Examples

*Examples are given with default generation parameters

Input	Output
Думю ешцъа лет череа 10 ретроспективно просматривотьэ то будкетцц мне невероя тна ин те р но	Думаю еще лет через 10 ретроспективно просматривать это будет мне невероятно интересно. Думаю это лет через 10 ретроспективно просматривать это будет мне невероятно интересно.
Основая цель мероприятия - практическая отработка навыков по оказанию помощи гражданам, попавшим в ДТП, а также повышение и совершенствование уровня профессиональной подготовки сотрудников МЧС при проведении аварийно-спасательных работ по ликвидации последствий дорожно-транспортных проишествий, сокращение временных показателей реагирования.	Основная цель мероприятия - практическая отработка навыков по оказанию помощи гражданам, попавшим в ДТП, а также повышение и совершенствование уровня профессиональной подготовки сотрудников МЧС при проведении аварийно-спасательных работ по ликвидации последствий дорожно-транспортных происшествий, сокращение временных показателей реагирования. Основная цель мероприятия
прийдя в МГТУ я был удивлен никого необноружив там…	прийдя в МГТУ я был удивлен никого не обнаружив там.. «при

Metrics

Quality

Below are automatic metrics for determining the correctness of the spell checkers. We compare our solution with both open automatic spell checkers and the ChatGPT family of models on all four available datasets:

• RUSpellRU: texts collected from (LiveJournal), with manually corrected typos and errors;
• MultidomainGold: examples from 7 text sources, including the open web, news, social media, reviews, subtitles, policy documents and literary works;
• MedSpellChecker: texts with errors from medical anamnesis;
• GitHubTypoCorpusRu: spelling errors and typos in commits from GitHub;

RUSpellRU

Model	Precision	Recall	F1
FredT5-large-spell	58.5	42.4	49.2
ChatGPT gpt-3.5-turbo-0301	55.8	75.3	64.1
ChatGPT gpt-4-0314	57.0	75.9	63.9
ChatGPT text-davinci-003	55.9	75.3	64.2
Yandex.Speller	83.0	59.8	69.5
JamSpell	42.1	32.8	36.9
HunSpell	31.3	34.9	33.0

MultidomainGold

Model	Precision	Recall	F1
FredT5-large-spell	42.5	42.0	42.2
ChatGPT gpt-3.5-turbo-0301	33.8	72.1	46.0
ChatGPT gpt-4-0314	34.0	73.2	46.4
ChatGPT text-davinci-003	33.6	72.0	45.8
Yandex.Speller	52.9	51.4	52.2
JamSpell	25.7	30.6	28.0
HunSpell	16.2	40.1	23.0

MedSpellChecker

Model	Precision	Recall	F1
FredT5-large-spell	37.2	51.7	43.3
ChatGPT gpt-3.5-turbo-0301	53.2	67.6	59.6
ChatGPT gpt-4-0314	54.2	69.4	60.9
ChatGPT text-davinci-003	47.8	68.4	56.3
Yandex.Speller	80.6	47.8	60.0
JamSpell	24.6	29.7	26.9
HunSpell	10.3	40.2	16.4

GitHubTypoCorpusRu

Model	Precision	Recall	F1
FredT5-large-spell	52.7	41.7	46.6
ChatGPT gpt-3.5-turbo-0301	43.8	57.0	49.6
ChatGPT gpt-4-0314	45.2	58.2	51.0
ChatGPT text-davinci-003	46.5	58.1	51.7
Yandex.Speller	67.7	37.5	48.3
JamSpell	49.5	29.9	37.3
HunSpell	28.5	30.7	29.6

How to use

from transformers import T5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer

path_to_model = "ai-forever/FRED-T5-large-spell"

model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(path_to_model)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(path_to_model, eos_token="</s>")
prefix = "Исправь: "

sentence = "прийдя в МГТУ я был удивлен никого необноружив там…"
sentence = prefix + sentence

encodings = tokenizer(sentence, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(
                **encodings, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, early_stopping=True)
answer = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
print(answer)

# ["прийдя в МГТУ я был удивлен никого не обнаружив там.. «при"]

Resources

• SAGE library, GitHub
• ruM2M100-1.2B, HuggingFace
• ruM2M100-418M, HuggingFace
• FredT5-large-spell, HuggingFace
• T5-large-spell, HuggingFace

License

Model FRED-T5-large, on the basis of which our solution is made, and its source code are supplied under the APACHE-2.0 license. Our solution also comes with MIT license.

Specifications

• File size: 3.5 Gb;
• Framework: pytorch
• Format: AI Service
• Version: v1.0
• Developer: SberDevices, AGI NLP

Contacts

[email protected]