sbert_punc_case_ru / README.md
Almira's picture
Update readme
37f0390
|
raw
history blame
2.38 kB
metadata
language:
  - ru
tags:
  - PyTorch
  - Transformers
license: apache-2.0

SbertPuncCase

SbertPuncCase - модель восстановления пунктуации и регистра для русского языка. Модель способна расставлять точки, запятые и знаки вопроса; определять регистр - слово в нижнем регистре, слово с первой буквой в верхнем регистре, слово в верхнем регистре. Модель разработана для восстановления пунктуации и регистра после распознавания речи, поэтому работает со строками в нижнем регистре. В основу модели лег sbert_large_nlu_ru. В качестве обучающих данных использованы текстовые расшифровки интервью.

Как это работает

  1. Текст переводится в нижний регистр и разбивается на слова.
  2. Слова разделяются на токены.
  3. Модель (по аналогии с задачей NER) предсказывает класс для каждого токена. Классификация на 12 классов: 3+1 знака препинания * 3 варианта регистра.
  4. Функция декодировки восстанавливает текст соответственно предсказанным классам.

Как использовать

Код модели находится в файле sbert-punc-case-ru/sbertpunccase.py.

Для быстрой установки можно воспользоваться командой:

pip install git+https://huggingface.co/kontur-ai/sbert-punc-case-ru

Использование модели:

from sbert-punc-case-ru import SbertPuncCase
model = SbertPuncCase()
model.punctuate("sbertpunccase расставляет точки запятые и знаки вопроса вам нравится")

Авторы

Альмира Муртазина

Александр Абугалиев