Corretor Gramatical com IA e Parafraseador

Sobre o Corretor Gramatical com IA

Este Corretor Gramatical com IA corrige a gramática inteiramente no seu dispositivo. Ele carrega o modelo Xenova/t5-base-grammar-correction com Transformers.js e o executa dentro de um Web Worker, usando WebGPU quando disponível ou WebAssembly caso contrário. Seu texto nunca é enviado a nenhum servidor: não há chamada de API, nem registro, nem telemetria sobre sua entrada.

A ferramenta mostra um diff palavra a palavra entre o texto original e o corrigido, uma métrica de taxa de mudanças e o tempo de inferência de cada execução junto com o backend ativo. Você pode copiar o texto corrigido ou baixar um relatório estruturado em JSON ou texto puro. Veja também nosso Resumidor de Texto com IA e nosso Tradutor com IA, que usam a mesma tecnologia no navegador.

Meu texto é enviado a um servidor ao usar este corretor?

Não. A ferramenta roda inteiramente no seu navegador com Transformers.js e WebAssembly (ou WebGPU). O modelo é baixado uma vez do CDN da Hugging Face e fica em cache local, e depois toda a correção acontece na sua CPU ou GPU sem o texto sair do dispositivo. Não há chamada de API, nem registro, nem telemetria. Isso importa para contratos jurídicos, notas médicas, memorandos internos e redações de estudantes. Você pode verificar abrindo as DevTools, observando a aba Rede e confirmando que nenhuma requisição com seu texto é enviada após o modelo carregar.

Qual modelo a ferramenta usa por baixo?

Ela usa o Xenova/t5-base-grammar-correction, um modelo T5-base codificador-decodificador (cerca de 220M de parâmetros) ajustado para correção de erros gramaticais e servido via Transformers.js. No WebAssembly ele roda em quantização q8 (8 bits) para reduzir o download e a memória; no WebGPU roda em fp32. Cada entrada recebe o prefixo "grammar: " esperado pelo modelo. Textos longos são divididos por frase para que cada passagem fique dentro da janela de 512 tokens.

Qual a precisão das correções e quais os limites?

O modelo corrige de forma confiável erros comuns: concordância sujeito-verbo, artigos, preposições, tempos verbais, palavras duplicadas e pontuação básica. Ele é focado em inglês e foi treinado com dados de correção em inglês, então os resultados em outros idiomas não são confiáveis. Por ser um modelo de tamanho base, pode deixar passar questões sutis de estilo, expressões idiomáticas e jargão especializado, e às vezes reformula em vez de editar o mínimo. Trate o resultado como uma primeira passagem rápida e revise antes de publicar documentos críticos. São expectativas gerais, não pontuações garantidas.

O que é o diff palavra a palavra e a Taxa de Mudanças?

Após a correção, a ferramenta alinha o texto original e o corrigido token a token usando um diff de subsequência comum mais longa. As palavras removidas aparecem riscadas em vermelho e as adicionadas ou alteradas em verde, para você ver exatamente o que o modelo mexeu. A Taxa de Mudanças é o número de tokens alterados dividido pelo número de palavras do texto original, em porcentagem. Uma taxa baixa indica edições leves; uma alta indica que mais texto foi reescrito e vale revisar com atenção.

Posso usar minha GPU para uma inferência mais rápida?

Sim. O Transformers.js detecta suporte a WebGPU (Chrome 113+, Edge e outros navegadores Chromium) e o usa automaticamente; caso contrário, recorre ao WebAssembly. O backend ativo aparece como um selo ao lado da entrada (WebGPU ou WASM), e cada execução informa seu tempo de inferência em milissegundos. O WebGPU costuma ser várias vezes mais rápido que o WASM no mesmo hardware, especialmente em parágrafos longos. Não exige configuração: a ferramenta escolhe o backend mais rápido disponível.

Qual o tamanho máximo de entrada e funciona offline?

Não há limite rígido de caracteres, mas o modelo tem uma janela de 512 tokens, então a ferramenta divide o texto longo em trechos do tamanho de frases e corrige cada um; documentos muito longos simplesmente exigem mais passagens. Depois que o modelo carrega pela primeira vez, seus arquivos ficam no cache do navegador, então você pode desconectar da internet, recarregar a página e continuar corrigindo offline enquanto o cache durar. Isso é útil em aviões, redes seguras ou com conectividade intermitente.

Posso exportar as correções para meu fluxo de trabalho?

Sim. Após uma correção você pode copiar o texto corrigido ou baixar um relatório em JSON ou texto puro. O relatório JSON contém o nome do modelo, o backend ativo, o tempo de inferência, seu texto original e corrigido, e a lista estruturada de tokens adicionados e removidos, para que editores e revisores auditem exatamente o que mudou e integrem a um fluxo de controle de alterações. O relatório em texto puro é um resumo legível das mesmas informações.