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     |6 | substitution  |1文字の入れ替え
     |7 | transposition  |隣接する２文字間の転置
     |8 | others  | その他の入力誤り
-    - 誤り種類の詳細については学習データセットの元論文をご参照ください
-      -  [日本語 Wikipedia の編集履歴に基づく 入力誤りデータセットと訂正システムの改良](https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2021/pdf_dir/E8-3.pdf)
+  - 誤り種類の詳細については学習データセットの元論文をご参照ください
+    - [日本語 Wikipedia の編集履歴に基づく 入力誤りデータセットと訂正システムの改良](https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2021/pdf_dir/E8-3.pdf)
 
 # 学習データ
-  - 京都大学大学院情報学研究科知能情報学コース言語メディア研究室 (https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/ )が公開している[日本語Wikipedia入力誤りデータセット (v2)](https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/?%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9EWikipedia%E5%85%A5%E5%8A%9B%E8%AA%A4%E3%82%8A%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88)のtrainセットを利用しています
+   * 京都大学大学院情報学研究科知能情報学コース言語メディア研究室 (https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/ )が公開している[日本語Wikipedia入力誤りデータセット (v2)](https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/?%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9EWikipedia%E5%85%A5%E5%8A%9B%E8%AA%A4%E3%82%8A%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%BB%E3%83%83%E3%83%88)のtrainセットを利用しています
     
 # モデルの使い方
-## サンプルコード
+* **サンプルコード**
   ```python
   from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForTokenClassification
   import torch
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       err_desc = f"Detected!(err_index={err_type_ind}, err_name={err_name})" if err_type_ind > 0 else f""
       print(f"{chara} : {err_desc}")
   ```
-## サンプルコードの出力例
+* **サンプルコードの出力例**
   ```
   こ : 
   れ :