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ChineseErrorCorrector3-4B

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  | [twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B](https://huggingface.co/twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B) | 语法+拼写 | 使用200万纠错数据进行全量训练，适用于语法纠错和拼写纠错，效果最好，推荐使用。 |
10
  | [twnlp/ChineseErrorCorrector2-7B](https://huggingface.co/twnlp/ChineseErrorCorrector2-7B) | 语法+拼写 | 使用200万纠错数据进行多轮迭代训练，适用于语法纠错和拼写纠错，效果较好。 |
11
  ## 模型评测（NaCGEC Data）
12
- | Model Name | Prec | Rec | F0.5 |
13
- |:-----------------|:-----------|:------------|:-------|
14
- | twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B | 0.743 | 0.7294 | 0.7402 |
15
- | twnlp/ChineseErrorCorrector2-7B |0.5686 | 0.57 | 0.5689 |
16
- | HW_TSC_nlpcc2023_cgec(华为) | 0.5095 | 0.3129 | 0.4526 |
17
- | 鱼饼啾啾Plus(北京大学) | 0.5708 | 0.1294 | 0.3394 |
18
- | CUHK_SU(香港中文大学) | 0.3882 | 0.1558 | 0.2990 |
 
 
 
19
 
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9
  | [twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B](https://huggingface.co/twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B) | 语法+拼写 | 使用200万纠错数据进行全量训练，适用于语法纠错和拼写纠错，效果最好，推荐使用。 |
10
  | [twnlp/ChineseErrorCorrector2-7B](https://huggingface.co/twnlp/ChineseErrorCorrector2-7B) | 语法+拼写 | 使用200万纠错数据进行多轮迭代训练，适用于语法纠错和拼写纠错，效果较好。 |
11
  ## 模型评测（NaCGEC Data）
12
+ | Model Name | Model Link | Base Model | Avg | SIGHAN-2015 | EC-LAW | MCSC | GPU | QPS |
13
+ |:------------------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:-------------------------------|:-----------|:------------|:-------|:-------|:--------|:--------|
14
+ | Kenlm-CSC | [shibing624/chinese-kenlm-klm](https://huggingface.co/shibing624/chinese-kenlm-klm) | kenlm | 0.3409 | 0.3147 | 0.3763 | 0.3317 | CPU | 9 |
15
+ | Mengzi-T5-CSC | [shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction](https://huggingface.co/shibing624/mengzi-t5-base-chinese-correction) | mengzi-t5-base | 0.3984 | 0.7758 | 0.3156 | 0.1039 | GPU | 214 |
16
+ | ERNIE-CSC | [PaddleNLP/ernie-csc](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/legacy/examples/text_correction/ernie-csc) | PaddlePaddle/ernie-1.0-base-zh | 0.4353 | 0.8383 | 0.3357 | 0.1318 | GPU | 114 |
17
+ | MacBERT-CSC | [shibing624/macbert4csc-base-chinese](https://huggingface.co/shibing624/macbert4csc-base-chinese) | hfl/chinese-macbert-base | 0.3993 | 0.8314 | 0.1610 | 0.2055 | GPU | **224** |
18
+ | ChatGLM3-6B-CSC | [shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lora](https://huggingface.co/shibing624/chatglm3-6b-csc-chinese-lora) | THUDM/chatglm3-6b | 0.4538 | 0.6572 | 0.4369 | 0.2672 | GPU | 3 |
19
+ | Qwen2.5-1.5B-CTC | [shibing624/chinese-text-correction-1.5b](https://huggingface.co/shibing624/chinese-text-correction-1.5b) | Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct | 0.6802 | 0.3032 | 0.7846 | 0.9529 | GPU | 6 |
20
+ | Qwen2.5-7B-CTC | [shibing624/chinese-text-correction-7b](https://huggingface.co/shibing624/chinese-text-correction-7b) | Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct | 0.8225 | 0.4917 | 0.9798 | 0.9959 | GPU | 3 |
21
+ | **Qwen3-4B-CTC(Our)** | [twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B](https://huggingface.co/twnlp/ChineseErrorCorrector3-4B) | Qwen/Qwen3-4B | **0.8521** | 0.6340 | 0.9360 | 0.9864 | GPU | 5 |
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