sage-m2m100-1.2B model

Summary

The model corrects spelling errors and typos by bringing all the words in the text to the norm of the Russian language. Corrector was trained based on the model M2M100-1.2B. 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 library SAGE. The model is the fine-tuned version of the pre-train.

Public references

• SAGE library announcement, DataFest 2023
• Paper about synthetic error generation methods, Dialogue 2023
• SAGE EACL 2024 paper

Examples

Input	Output
Думю ешцъа лет череа 10 ретроспективно просматривотьэ то будкетцц мне невероя тна ин те р но	Думаю что 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.
прийдя в МГТУ я был удивлен никого необноружив там…	придя в МГТУ я был удивлен никого не обнаружив там

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
sage-m2m100-1.2B	88.8	71.5	79.2
sage-ai-service	93.5	82.4	87.6
gpt-3.5-turbo	39.6	62.3	48.5
gpt-4	69.5	81.0	74.8
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
sage-m2m100-1.2B	63.8	61.1	62.4
sage-ai-service	70.9	68.8	69.9
gpt-3.5-turbo	17.8	56.1	27.0
gpt-4	31.1	78.1	44.5
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
sage-m2m100-1.2B	78.8	71.4	74.9
sage-ai-service	73.4	76.2	74.9
gpt-3.5-turbo	15.1	53.6	23.5
gpt-4	48.9	88.7	63.1
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
sage-m2m100-1.2B	47.1	42.9	44.9
sage-ai-service	76.1	51.2	61.2
gpt-3.5-turbo	23.7	43.9	30.8
gpt-4	34.7	60.5	44.1
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 M2M100ForConditionalGeneration, M2M100Tokenizer

path_to_model = "ai-forever/sage-m2m100-1.2B"
model = M2M100ForConditionalGeneration.from_pretrained(path_to_model)
tokenizer = M2M100Tokenizer.from_pretrained(path_to_model, src_lang="ru", tgt_lang="ru")

sentence = "прийдя в МГТУ я был удивлен никого необноружив там…"
encodings = tokenizer(sentence, return_tensors="pt")
generated_tokens = model.generate(
        **encodings, forced_bos_token_id=tokenizer.get_lang_id("ru"))
answer = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)

print(answer)
#["прийдя в МГТУ я был удивлен никого не обнаружив там..."]

Resources

• SAGE library, GitHub
• sage-fredt5-large, HuggingFace
• sage-fredt5-distilled-95m, HuggingFace
• sage-m2m100-1.2B, HuggingFace
• sage-mt5-large, HuggingFace

License

Model M2M100-1.2B, on the basis of which our solution is made, and its source code are supplied under the MIT open license. Our solution also comes with MIT license.

Specifications

• File size: 5 Gb;
• Framework: pytorch
• Format: AI Service
• Version: v2.0
• Developer: SberDevices, AGI NLP

Contacts

[email protected]