Batwan Predictive Text

Batwan Predictive Text

在 Hiligaynon 语和英语词典的搜索框里，边输入边提示当前单词的后半部分或下一个词，用的是一个经过微调的小型 Gemma 模型。这是给语言学习者和开发者的演示。

由 alsersugasawa 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这个 Space 是一个搜索框，能预测你接下来要输入的内容，专为 Batwan 的 Hiligaynon 语和英语词典打造。它会补全当前单词的其余部分，输入空格之后则给出下一个词。最好的猜测以灰色文字显示在光标后面，其他猜测排在输入框下方。

适合谁：它适合 Hiligaynon 语的学习者，也适合想看小语种预测输入效果的词典或搜索网站开发者。README 称它只是演示，并排除了商业用途。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
教育 | Hiligaynon 语学习者 | 在词典搜索里获得补全单词的帮助 | 输入一个单词的开头，查看猜测
软件 | 搜索开发者 | 研究由小模型支撑的预测式搜索框 | 用一个短查询调用提示接口
语言技术 | 研究者 | 查看基于词典数据集微调的模型 | 阅读一条提示是如何打分的
出版 | 词典编辑 | 判断猜测是否符合词典自己的词条 | 把猜测和词条对照

想为商业产品做预测输入的人可以跳过它，因为 README 说它只是展示。

用在哪里：这个演示可以在三个地方运行。

• 网页浏览器，打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面
• Windows、macOS 或 Linux，在 Docker 里运行本地副本
• 另一个网页或脚本，通过这个 Space 的提示接口

Use case | Who | What they get back
单词补全 | 学习者 | 你正在输入的单词的其余部分
下一个词猜测 | 学习者 | 输入空格后可能出现的下一个词
提示 API | 开发者 | 一组提示，每条都带分数

如何设置：在线页面不需要安装任何东西。本地副本需要下面这些。

• Docker
• Python 和 pip，用来安装 Hugging Face 的 hub 包
• 容器启动时能下载模型的网络连接，模型约 3 GB

1. 安装 Hugging Face 的 hub 包，并下载这个 Space 的副本。
2. 进入新文件夹，构建 Docker 镜像。
3. 发布 7860 端口，运行容器。

pip install -U huggingface_hub
hf download alsersugasawa/batwan-predictive-text --repo-type space --local-dir batwan-predictive-text
cd batwan-predictive-text
docker build -t batwan-predictive-text .
docker run -it -p 7860:7860 batwan-predictive-text

如何使用：在搜索框里输入。最好的猜测以灰色文字显示，按 Tab 键就能采用它。其他猜测出现在输入框下方。输入空格之后，输入框会猜下一个词。

工具 | 作用
搜索框 | 用灰色显示最好的猜测，并把其他猜测排在下面
Tab 键 | 采用灰色的提示
提示接口 | 接收 q、lang、limit 和 words，返回带分数的提示
q | 目前输入的文字，最多 100 个字符，末尾加空格表示要下一个词
lang | any、hil 或 en，词典的搜索方向
limit | 返回多少条提示，1 到 8，默认是 3
words | 一条提示可以多续写几个词，0 到 3，默认是 0

示例：你在输入框里输入 maayong a。灰色文字把它补成 maayong aga，输入框下方还会显示另外几个猜测，每个都由模型排好序。

新手与专家：如果你刚接触这类工具，可以想想手机键盘上的提示。输入一个 Hiligaynon 语单词的几个字母，看灰色文字，再按 Tab 采用它。

如果你熟悉这个领域，这个模型是 Gemma 4 E2B 的 LoRA 微调版，Q4_K_M 量化后为 3 GB。训练数据是根据词典词条、它们的英文、短语和 AI 模式问题构造的搜索查询。一条提示分三步完成。词元修复找出正在输入的单词，三条最可能的路径再向前延伸一个词元，最好的三条补完单词。分数来自模型自己的 top-k 概率，每条提示按它占所有找到的候选的比例来评分。

你在搜索框里输入
词元修复找出当前单词
三条最可能的路径分叉
最好的三条补完单词
猜测以灰色和下方列表显示

注意事项：在免费档上，一条提示大约要两秒，因为模型在两个 CPU 核心上每秒只写出几个词元。如果你继续输入，还在等待的旧请求会被丢弃。

• License: Apache 2
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: 你的输入会发给这个 Space 自己的服务，模型权重和一个训练用的 JSON 文件会在它启动时下载
• Not for: 商业用途，因为 README 称它只是演示

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：1
• 构建方式：docker
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/alsersugasawa/batwan-predictive-text
• 文件：https://huggingface.co/spaces/alsersugasawa/batwan-predictive-text/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。