文法の正確性をチェックする
ユーザーの文法力向上を支援する教育アプリを開発しています。主要な機能の1つは、ユーザーが投稿した文が文法的に受容可能かどうかを自動で判定することです。CoLA (Corpus of Linguistic Acceptability) で学習したモデルを使って、文の正しさを分類するこの機能を実装するよう依頼されました。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶ自然言語処理（NLP）
演習の手順
- モデルに
"textattack/bert-base-uncased-CoLA"を指定して、classifierパイプラインを初期化します。 - このパイプラインを使って、
user_textが文法的に受容可能かどうかを確認します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
from transformers import pipeline
# Initialize the pipeline
classifier = ____
user_text = "Although she was knowing the answer, she didn't raised her hand during the class discussion."
# Classify grammatical acceptability
result = ____
print(result)