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当NLP模型产生了语法错误，怎么办？
比如，He wants that you send him an email.
没关系，现在可以像小时候的英语老师，改作文一样简单。
只要装上一个专门纠正语法错误的库就可以，还是毫秒钟就可揪出来的那种。
这不，把“that”改成“to”不就可以了吗~
纠正过来就是：
He wants you to send him an email.
（不会真有人看不出其中的语法错误吧）
再比如这句。
I can due his homework.
应该变成：I can do his homework.
好像这些语法错误，都有点太过明显了。那就来复杂一点的。
Thanks for your’s and Lucy’s help.
系统就会改成：
Thanks for yours and Lucy’s help.
这就是最近一位AI专业本科生Benjamin Minixhofer，利用假期时间开发出来的一款快速纠正语法错误的库NLPRule。
它是由Rust编写的一个基于LanguageTool语法规则的逆向工程。
LanguageTool是一款开放源代码校对软件，适用于英语，法语，德语，波兰语，俄语以及20多种其他语言，它可以发现许多拼写检查器无法检测到的错误。
一经发出，就在Reddit上获得了200+的热度。
如何实现？
NLPRule是将语法规则与ML模型结合起来，主要应用于NLP的预处理和NLG的后处理。
在作者看来，使用基于语法规则的方法有两大优势。
一是速度。作者使用第8代英特尔，纠正一个句子只需要不到1毫秒的时间。
二是语法错误的训练数据极度稀少，ML模型无法处理。
比如，就像这句“It is enough for all intensive purposes. ”
就包含了一个错误。除非特别说明，ML模型基本上不能纠正这个错误，因为它几乎不会出现在其训练数据当中。
而若是放在其他语言数据中，肯定会比英语更少。
比如，中文。
作者创建这个库的目的在于创建一个快速、轻量级的引擎来运行自然语言规则，无需依赖JVM（Java虚拟运行环境）速度、内存的影响。
目前，这个库支持英语和德语。
具体安装可分成如下四个步骤，详细可戳文末链接。
在GPT-2进行文本测试
接着，作者就尝试用GPT-2生成的文本来测试，结果产生了大量的改进建议。
比如语法错误。
Before: …t out, as a condition of its being operated. Each lock keeper should ensure >that all locks are operated and tha…
After: …t out, as a condition of its being operated. Each lockkeeper should ensure that all locks are operated and tha…
Message: This noun is normally spelled as one word.
Type: grammar
再比如拼写错误。
Before: …he Z-machine version (in the standardised format) is comprised of 32 (in total) >bytes, one per line. …
After: …he Z-machine version (in the standardised format) comprises 32 (in total) bytes, one per line. …
Message: Did you mean comprises or consists of or is composed of?
Type: misspelling
一经发出，不少网友直呼：Fantastic！
也有网友想到，如果跟BERT或者其他Transformer模型结合起来，会不会生成更好的句子呢？
想要了解更多细节，呐~传送门送上！
