Corpus fisso di artefatti testuali e rapporto di riproducibilità
Domanda di ricerca
Con impostazioni sicure, il motore di formattazione locale può rimuovere in modo deterministico specifici artefatti meccanici preservando il testo visibile già pulito? Questo rapporto verifica solo tale comportamento circoscritto. Non misura l’autorialità dell’IA né confronta modelli linguistici.
Questa pagina localizza la descrizione di un corpus fisso esistente; non significa che l’algoritmo di pulizia sia stato convalidato separatamente per ogni lingua.
Corpus e licenza
Gli esempi sintetici redatti dal manutentore sono pubblicati con licenza CC0-1.0 e non contengono testi degli utenti. Il corpus registra i campi prompt, model, model version e generation date. Prompt e model sono esplicitamente null perché non è stato usato alcun modello generativo.
Scarica il corpus fisso di artefatti testuali AnyFormatLocal v1
Metodo
Ogni esempio include una stringa di input, gli ID delle regole selezionate e un output atteso esatto. Il test automatico carica il JSON pubblico, esegue lo stesso motore local-format-cleaner del prodotto e confronta le stringhe esattamente. Il numero di modifiche deriva dai record del motore; il conteggio dei caratteri usa la lunghezza delle stringhe JavaScript.
Identificativi degli esempi
hidden-unicode, nbsp, tabs, repeated-spaces, blank-lines, markdown, punctuation-safe, multilingual
Risultati
Tutti gli otto esempi fissi della versione 1 superano il test di riproducibilità nel repository. Il set copre Unicode invisibile, spazi non interrompibili, tabulazioni, spazi ripetuti, righe vuote in eccesso, rimozione Markdown facoltativa, conservazione sicura della punteggiatura e testo multilingue. Il risultato riguarda solo questi casi fissi e la versione del motore testata.
Limiti
Il corpus è sintetico e volutamente ridotto. Non rappresenta tutti gli editor, le lingue, i punti di codice Unicode o i formati di documento. Superare il test non significa che un testo qualsiasi sia privo di errori, scritto da una persona o pronto per la pubblicazione. Gli esempi fissi non rappresentano tassi di rilevamento reali e non giudicano l’autore. Consulta la metodologia per i rischi delle regole e verifica le modifiche con il pulitore locale.
Riprodurre o segnalare una correzione
Esegui la suite di test del repository per riprodurre il test del corpus. Segnala errori negli esempi, nei risultati o nelle descrizioni a support@ai-text-cleaner.com. Le correzioni accettate saranno pubblicate in una nuova versione, senza modificare silenziosamente la v1.
Home · Metodologia · Privacy