ModelScope纠错模型damo/nlp_bart_text-error-correction_

是的，ModelScope纠错模型 damo/nlp_bart_text-error-correction_chinese 可以返回识别出错误文本的索引下标。根据相关资料，该模型在进行文本纠错时，会输出详细的编辑信息，其中包括错误文本的位置信息（即索引下标）。具体来说，返回结果中包含以下关键字段：

1. edits 字段：

   • 每个编辑项会提供错误文本的具体位置（pos），表示错误字符在原文中的起始索引下标（从0开始）。
   • 示例结构如下：

     {
     "confidence": 0.8385,
     "pos": 11,
     "src": "姣",
     "tgt": "蕉",
     "type": "SpellingError"
     }
     

     • pos 表示错误文本的起始位置索引。
     • src 是原文中的错误片段。
     • tgt 是建议的正确文本。

2. 返回数据的整体结构：

   • source：输入的待纠错文本。
   • target：经过纠错后的完整文本。
   • edits：包含所有纠错编辑的详细信息，每个编辑项均包含错误位置（pos）、错误内容（src）、修正后内容（tgt）以及错误类型（如拼写错误 SpellingError）。

注意事项

• 索引下标的起始位置：索引从0开始计数，例如 pos: 11 表示第12个字符处存在错误。
• 最大文本长度限制：待纠错文本的最大长度为128字符（中文）或512字符（英文），超出限制将导致调用失败。
• 置信度信息：每个编辑项还提供置信度（confidence），帮助评估纠错建议的可靠性。

因此，通过解析返回的 edits 字段，您可以准确获取错误文本的索引下标及其对应的修正建议。