Corrector Gramatical con IA y Parafraseador

Acerca del Corrector Gramatical con IA

Este Corrector Gramatical con IA corrige la gramática completamente en tu dispositivo. Carga el modelo Xenova/t5-base-grammar-correction con Transformers.js y lo ejecuta dentro de un Web Worker usando WebGPU cuando está disponible, o WebAssembly en caso contrario. Tu texto nunca se sube a ningún servidor: no hay llamadas a API, ni registros, ni telemetría sobre tu entrada.

La herramienta muestra un diff palabra por palabra entre tu texto original y el corregido, una métrica de tasa de cambios y el tiempo de inferencia de cada ejecución junto con el backend activo. Puedes copiar el texto corregido o descargar un informe estructurado en JSON o texto plano. Consulta también nuestro Resumidor de Texto con IA y nuestro Traductor con IA, que usan la misma tecnología en el navegador.

¿Se sube mi texto a un servidor al usar este corrector?

No. La herramienta se ejecuta enteramente en tu navegador con Transformers.js y WebAssembly (o WebGPU). El modelo se descarga una vez desde el CDN de Hugging Face y queda en caché local, tras lo cual toda la corrección ocurre en tu CPU o GPU sin que tu texto salga del dispositivo. No hay llamadas a API, ni registros, ni telemetría. Esto importa en contratos legales, notas médicas, memorandos internos y trabajos de estudiantes. Puedes verificarlo abriendo las DevTools, mirando la pestaña Red y confirmando que no se envía ninguna petición con tu texto tras cargar el modelo.

¿Qué modelo usa por dentro?

Usa Xenova/t5-base-grammar-correction, un modelo T5-base codificador-decodificador (unos 220M de parámetros) ajustado para la corrección de errores gramaticales y servido mediante Transformers.js. En WebAssembly se ejecuta con cuantización q8 (8 bits) para reducir la descarga y la memoria; en WebGPU se ejecuta en fp32. Cada entrada lleva el prefijo "grammar: " que espera el modelo. El texto largo se divide por frases para que cada pasada se mantenga dentro de la ventana de 512 tokens.

¿Qué precisión tienen las correcciones y cuáles son sus límites?

El modelo corrige de forma fiable errores comunes: concordancia sujeto-verbo, artículos, preposiciones, tiempos verbales, palabras duplicadas y puntuación básica. Está centrado en el inglés y se entrenó con datos de corrección en inglés, por lo que sus resultados en otros idiomas no son fiables. Al ser un modelo de tamaño base, puede pasar por alto matices de estilo, expresiones idiomáticas y jerga especializada, y a veces reformula en lugar de editar al mínimo. Trátalo como una primera pasada rápida y revisa antes de publicar documentos críticos. Son expectativas generales, no puntuaciones garantizadas.

¿Qué es el diff palabra por palabra y la Tasa de Cambios?

Tras la corrección, la herramienta alinea tu texto original y el corregido token a token con un diff de subsecuencia común más larga. Las palabras eliminadas se muestran tachadas en rojo y las añadidas o cambiadas en verde, para que veas exactamente qué tocó el modelo. La Tasa de Cambios es el número de tokens cambiados dividido entre las palabras de tu texto original, en porcentaje. Una tasa baja indica ediciones ligeras; una alta indica que se reescribió más texto y conviene revisarlo con atención.

¿Puedo usar mi GPU para una inferencia más rápida?

Sí. Transformers.js detecta el soporte de WebGPU (Chrome 113+, Edge y otros navegadores Chromium) y lo usa automáticamente; de lo contrario recurre a WebAssembly. El backend activo se muestra como una insignia junto a la entrada (WebGPU o WASM) y cada ejecución informa de su tiempo de inferencia en milisegundos. WebGPU suele ser varias veces más rápido que WASM en el mismo hardware, sobre todo en párrafos largos. No requiere configuración: la herramienta elige el backend más rápido disponible.

¿Cuál es la longitud máxima y funciona sin conexión?

No hay un límite estricto de caracteres, pero el modelo tiene una ventana de 512 tokens, así que la herramienta divide el texto largo en fragmentos por frases y corrige cada uno; los documentos muy largos simplemente requieren más pasadas. Una vez cargado el modelo por primera vez, sus archivos quedan en caché del navegador, así que puedes desconectarte de internet, recargar la página y seguir corrigiendo sin conexión mientras dure la caché. Es útil en aviones, redes seguras o con conectividad intermitente.

¿Puedo exportar las correcciones para mi flujo de trabajo?

Sí. Tras una corrección puedes copiar el texto corregido o descargar un informe en JSON o texto plano. El informe JSON contiene el nombre del modelo, el backend activo, el tiempo de inferencia, tu texto original y corregido, y la lista estructurada de tokens añadidos y eliminados, para que editores y revisores auditen exactamente qué cambió y lo integren en un flujo de control de cambios. El informe en texto plano es un resumen legible de la misma información.