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xlm - roberta - baseを微調整した多言語句読点予測モデルで、12種類の欧州言語の句読点自動補完に対応しています。
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リリース時間 : 4/9/2022
モデル概要
このモデルは、テキスト内の句読点を自動的に予測して補完するために使用され、特に音声を文字に変換した後の句読点復元シーンに適しています。オリジナルモデルと比較して、このバージョンはより多くの言語をサポートし、より小さなベースモデルを使用しています。
モデル特徴
多言語対応
12種類の欧州言語の句読点予測に対応し、オリジナルモデルより8種類の言語を追加しています。
高効率モデル
xlm - roberta - baseを使用し、large版ではないため、良好な性能を維持しながら計算リソースの要求を低減します。
高い正確率
一般的な句読点(例:句点、コンマ)で0.85 - 0.95のF1スコアを達成します。
モデル能力
句読点自動補完
多言語テキスト処理
音声文字変換後処理
使用事例
音声文字起こし強化
会議記録の自動句読点付け
音声認識の出力である句読点のないテキストに自動的に句読点を追加します。
句点の95%とコンマの86%を正確に復元できます。
テキスト前処理
機械翻訳前処理
句読点のない元のテキストに句読点を追加して翻訳品質を向上させます。
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