Google's mt5-base fine-tuned in Japanese to solve error detection and correction task.

日本語誤り訂正

• "吾輩をは猫である。名前えはまだない。"→"吾輩は猫である。名前はまだない。"
• "-small" has been trained on 20,000 text pairs only.
• dataset: link　*used only first 20,000 text pairs.
• prefix: "correction: "　（notice: single task trained.)
• text-to-textのお気持ち体験版ぐらいの感覚でどうぞ．

参考

• "東北大学でMASKが研究をしています。"→"東北大学でMASKの研究をしています。"　ジム・キャリーを主語とした唯一のガ格が消され、ジム・キャリーは研究対象となった。易読化のために用いられる主語と動詞を近づける記法は誤り扱い？
• "東北大学でマスクが研究をしています。"→"東北大学でマスクの研究をしています。"
• "東北大学でイーロン・マスクが研究をしています。"→"東北大学でイーロン・マスクが研究をしています。"
• "東北大学で「イーロン・マスク」が研究をしています。"→"東北大学で「イーロン・マスク」の研究をしています。"　単語の意味も考慮されている？
• "東北大学でイマスクが研究をしています。"→"東北大学でイマスクの研究をしています。"
• "東北大学でクが研究をしています。"→"東北大学でコンピューターが研究をしています。" それはちょっと待って。

参考　extra_idを用い探索 ＜＞は半角に変更してください

• "東北大学で ＜extra_id_0＞ の研究をしています。"→"東北大学で化学の研究をしています。"
• "東北大学で ＜extra_id_0＞ が研究をしています。"→"東北大学で工学が研究をしています。"　工学さん。
• "吾輩は ＜extra_id_0＞ である。"→"吾輩は吾輩である。"
• "答えは猫です。吾輩は ＜extra_id_0＞ である。"→"答えは猫です。吾輩は猫である。"
• "答えは猫です。吾輩の ＜extra_id_0＞ である。"→"答えは猫です。吾輩の心は猫である。"
• "私は猫です。私は ＜extra_id_0＞"→"私は猫です。私は猫です。"
• "私は猫です。N/A ＜extra_id_0＞"→"猫です。"
• "あなたは女性で猫です。彼は犬です。彼女は ＜extra_id_0＞"→"あなたは女性で猫です。彼は犬です。彼女は猫です。"
• "あなたは女性で猫です。彼は犬です。彼は ＜extra_id_0＞"→"あなたは女性で猫です。彼は犬です。"
• "あなたは女性で猫です。彼は犬です。彼は男性で ＜extra_id_0＞"→"あなたは女性で猫です。彼は犬です。彼は男性で猫です。"
• "あなたは女性で猫です。彼は犬です。ライオンは ＜extra_id_0＞"→"あなたは女性で猫です。彼は犬です。ライオンは猫です。"
• "あなたがは女性で猫です。彼はが犬です。ライオンが ＜extra_id_0＞"→"あなたが女性で猫です。彼は犬です。ライオンが犬です。"
• "Aは11、Bは9。Aは ＜extra_id_0＞ 。Bは ＜extra_id_1＞ 。"→"Aは11、Bは9。Aは11。Bは9。"
• "彼の名前はallenです。彼のnameは ＜extra_id_0＞"→"彼の名前はallenです。彼の名前は英語です。"
• "translate japanease to english: 赤い花． => red flower. 青い花． => <extra_id_0>"→"赤い花. => red flower. 青い花. => blue flower"　タスク比依存翻訳可能性の片鱗．japaneseをjapaneaseと間違えたことは秘密だ・・・と言うか間違えても動くのか

Prompting参考

Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models https://arxiv.org/abs/2201.11903

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