Wie kann ich mit Python eine Android-App mit NLP erstellen? ⇐ Python

[Guest]

Ich erstelle eine App, die Sätze aus Karten bildet, aber da jede Karte ein anderes Wort ist, ist der konstruierte Satz oft nicht richtig formuliert. Um die Fehler zu korrigieren, verwende ich Torch und Model Pipeline („text2text-generation“, model=“cointegrated/rut5-base-paraphraser“) und pymorphy2 für die vollständige Korrektur. Ich bette Python-Code mit Chaquopy in die mobile App ein, aber auf diese Weise wiegt meine App etwa 2 GB, was nicht gut ist. Gibt es eine Möglichkeit, den Platzbedarf zu reduzieren?

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import pymorphy2
from transformers import pipeline
corrector = pipeline("text2text-generation", model="cointegrated/rut5-base-paraphraser")
morph = pymorphy2.MorphAnalyzer()
def correct_text(text):
result = corrector(text)
corrected_text = result[0]['generated_text']
original_words = text.split()
corrected_words = corrected_text.split()
final_words = []
for orig_word in original_words:
orig_normal = morph.parse(orig_word)[0].normal_form
replacement_found = False
for corrected_word in corrected_words:
corrected_parse = morph.parse(corrected_word)[0]
corrected_normal = corrected_parse.normal_form
corrected_nomn = corrected_parse.inflect({'nomn'})
corrected_nomn_word = corrected_nomn.word if corrected_nomn else None
if orig_normal == corrected_normal:
final_words.append(corrected_word)
replacement_found = True
break
elif corrected_nomn_word == orig_normal:
final_words.append(corrected_word)
replacement_found = True
break
elif corrected_normal in orig_word or orig_word in corrected_normal:
final_words.append(corrected_word)
replacement_found = True
break
if not replacement_found:
final_words.append(orig_word)
return ' '.join(final_words)