Arabic Tashkeel Flan T5 Small
該模型基於FLAN-T5小模型訓練,可為阿拉伯文本自動添加音標(Tashkeel),提升可讀性和發音準確性。
下載量 91
發布時間 : 10/11/2024
模型概述
該模型專門用於為阿拉伯文本添加音標標註(Tashkeel),適用於提升文本可讀性、輔助發音以及為其他NLP任務(如文本轉語音、語言建模等)提供預處理支持。
模型特點
古典阿拉伯語優化
模型訓練數據主要包含宗教古典阿拉伯文本(約90%),對古典阿拉伯語文本標註效果最佳。
多解碼策略支持
支持束搜索解碼和採樣解碼兩種方式,可通過調整溫度參數控制輸出多樣性。
輕量級模型
基於FLAN-T5小模型架構,適合資源有限的環境部署。
模型能力
阿拉伯文本音標標註
古典阿拉伯語文本處理
宗教文本增強
使用案例
宗教文本處理
古蘭經文本標註
為古蘭經經文自動添加音標標註
準確標註古典阿拉伯語變音符號,如示例中正確標註'قُلْ هُوَ نَبَأٌ عَظِيمٌ'
聖訓文本增強
為伊斯蘭聖訓文本添加發音指導符號
基本準確但偶有誤差,如部分連接詞標註不完全一致
教育應用
阿拉伯語學習輔助
為學習者提供標準發音的文本參考
幫助非母語者正確掌握阿拉伯語發音規則
NLP預處理
TTS系統預處理
為文本轉語音系統提供音標標註的輸入文本
提升語音合成的發音準確性
🚀 自動為阿拉伯語文本添加元音符號
本模型經過訓練,可為阿拉伯語文本添加元音符號(阿拉伯語變音符號),從而提高文本的可讀性和發音準確性。它也有助於在其他任務上進行數據合成訓練模型,例如文本轉語音、語言建模等。
🚀 快速開始
模型詳情
該模型基於 Google的FLAN - T5小型模型,並在 阿拉伯語元音符號數據集 上進行訓練。
分詞器在同一數據集的一個子集上進行訓練。
屬性 | 詳情 |
---|---|
模型類型 | 基於Google的FLAN - T5小型模型 |
訓練數據 | 阿拉伯語元音符號數據集 |
如何使用
你可以使用以下代碼為阿拉伯語文本添加元音符號:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch
model_path = "Abdou/arabic-tashkeel-flan-t5-small"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_path)
def vocalize_text(text, model, tokenizer, max_length=256, num_beams=4, temperature=0.2, do_sample=False):
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
model.eval()
# Tokenize the input text
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", max_length=max_length, truncation=True, padding="max_length")
inputs = {k: v.to(device) for k, v in inputs.items()}
with torch.no_grad():
if do_sample:
outputs = model.generate(
**inputs,
max_length=max_length,
do_sample=True,
temperature=temperature,
)
else:
outputs = model.generate(
**inputs,
max_length=max_length,
num_beams=num_beams,
early_stopping=True
)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# Quran texts
quran_texts = [
"قل هو نبأ عظيم أنتم عنه معرضون",
"إنما يخشى الله من عباده العلماء",
"والله غالب على أمره ولكن أكثر الناس لا يعلمون",
"وعلم ءادم الأسماء كلها ثم عرضهم على الملائكة فقال أنبؤوني بأسماء هؤلاء إن كنتم صادقين",
"وإذ قال موسى لقومه يا قوم لم تؤذونني وقد تعلمون أني رسول الله إليكم",
"ولله يسجد ما في السماوات وما في الارض من دابة والملاءكة وهم لا يستكبرون",
"الذي أحسن كل شيء خلقه وبدأ خلق الإنسان من طين",
]
# Hadith texts
hadith_texts = [
"إن الله لا ينظر إلى صوركم وأموالكم ولكن ينظر إلى قلوبكم وأعمالكم",
"عن أبي ذر جندب بن جنادة، وأبي عبدالرحمن معاذ بن جبل رضي الله عنهما، عن رسول الله ﷺ، قال: اتق الله حيثما كنت وأتبع السيئة الحسنة تمحها، وخالق الناس بخلق حسن . رواه الترمذي وقال: حديث حسن.",
"المسلم من سلم المسلمون من لسانه ويده",
"المؤمن القوي خير وأحب إلى الله من المؤمن الضعيف ، وفي كل خير.",
]
# some Arabic texts
arabic_texts = [
"إنما الأمم الأخلاق ما بقيت فإن هم ذهبت أخلاقهم ذهبوا",
"يعد من أكبر علماء الأندلس وأكبر علماء الإسلام تصنيفًا وتأليفًا بعد الطبري، وهو إمام حافظ. فقيه ظاهري، ومجدد القول به، بل محيي المذهب بعد زواله في الشرق. ومتكلم وأديب وشاعر ونسّابة وعالم برجال الحديث وناقد محلل بل وصفه البعض بالفيلسوف كما عد من أوائل من قال بكروية الأرض، كما كان وزير سياسي لبني أمية، سلك طريق نبذ التقليد وتحرير الأتباع، قامت عليه جماعة من المالكية وشـُرد عن وطنه. توفي لاحقاً في منزله في أرض أبويه منت ليشم المعروفة بمونتيخار حالياً، وهي عزبة قريبة من ولبة. وأصل جده يزيد فارسي، أسلم وأول من دخل منهم بلاد المغرب، وكانت بلدهم قرطبة فولد ابن حزم بها في سلخ نهاية رمضان من سنة أربع وثمانين وثلاثمائة."
]
texts = [
("Quran Texts", quran_texts),
("Hadith Texts", hadith_texts),
("Arabic Texts", arabic_texts)
]
for title, texts in texts:
print(f"=============== {title} ===============")
for text in texts:
vocalized_result = vocalize_text(text, model, tokenizer)
print(f"Input: \n{text}")
print("="*10)
print(f"Prediction: \n{vocalized_result}")
print("="*10)
輸出:
=============== Quran Texts ===============
Input:
قل هو نبأ عظيم أنتم عنه معرضون
==========
Prediction:
قُلْ هُوَ نَبَأٌ عَظِيمٌ أَنْتُمْ عَنْهُ مُعْرِضُونَ
==========
Input:
إنما يخشى الله من عباده العلماء
==========
Prediction:
إِنَّمَا يَخْشَى ٱللَّهَ مِنْ عِبَادِهِ ٱلْعُلَمَآءُ
==========
Input:
والله غالب على أمره ولكن أكثر الناس لا يعلمون
==========
Prediction:
وَٱللَّهُ غَالِبٌ عَلَىٰٓ أَمْرِهِۦ وَلَٰكِنَّ أَكْثَرَ ٱلنَّاسِ لَا يَعْلَمُونَ
==========
Input:
وعلم ءادم الأسماء كلها ثم عرضهم على الملائكة فقال أنبؤوني بأسماء هؤلاء إن كنتم صادقين
==========
Prediction:
وَعَلِّمْ ءَادَمَ ٱلْأَسْمَآءَ كُلَّهَا ثُمَّ عَرَضَهُمْ عَلَى ٱلْمَلاَئِكَةِ فَقَالَ أَنبَؤُونِي بِأَسْمَاءِ هَٰٓؤُلَآءِ إِن كُنتُمْ صَادِقِينَ
==========
Input:
وإذ قال موسى لقومه يا قوم لم تؤذونني وقد تعلمون أني رسول الله إليكم
==========
Prediction:
وَإِذْ قَالَ مُوسَىٰ لِقَوْمِهِ يَا قَوْمِ لِمَ تُؤْذُونَنِي وَقَدْ تَعْلَمُونَ أَنِّي رَسُولُ اللَّهِ إِلَيْكُمْ
==========
Input:
ولله يسجد ما في السماوات وما في الارض من دابة والملاءكة وهم لا يستكبرون
==========
Prediction:
وَلِلَّهِ يَسْجُدُ مَا فِي السَّمَاوَاتِ وَمَا فِي الْارْضِ مِنْ دَابَّةٍ وَالْمَلَائِكَةُ وَهُمْ لَا يَسْتَكْبِرُونَ
==========
Input:
الذي أحسن كل شيء خلقه وبدأ خلق الإنسان من طين
==========
Prediction:
الَّذِي أَحْسَنَ كُلَّ شَيْءٍ خَلْقَهُ وَبَدَأَ خَلْقَ الْإِنْسَانِ مِنْ طِينٍ
==========
=============== Hadith Texts ===============
Input:
إن الله لا ينظر إلى صوركم وأموالكم ولكن ينظر إلى قلوبكم وأعمالكم
==========
Prediction:
إِنَّ اللَّهَ لَا يَنْظُرُ إِلَىٰ صُوَرِكُمْ وَأَمْوَالِكُمْ وَلَكِنْ يَنْظُرُ إِلَىٰ قُلُوبِكُمْ وَأَعْمَالِكُمْ
==========
Input:
عن أبي ذر جندب بن جنادة، وأبي عبدالرحمن معاذ بن جبل رضي الله عنهما، عن رسول الله ﷺ، قال: اتق الله حيثما كنت وأتبع السيئة الحسنة تمحها، وخالق الناس بخلق حسن . رواه الترمذي وقال: حديث حسن.
==========
Prediction:
عَنْ أَبِي ذَرٍّ جُنْدُبِ بْنِ جُنَادَةَ، وَأَبِي عَبْدِالرَّحْمَنِ مُعَاذِ بْنِ جَبَلٍ رَضِيَ اللَّهُ عَنْهُمَا، عَنْ رَسُولِ اللَّهِ صَلَّى اللَّهُ عَلَيْهِ وَسَلَّمَ، قَالَ: اتَّقِ اللَّهَ حَيْثُمَا كُنْتَ وَأَتْبِعِ السَّيِّئَةَ الْحَسَنَةَ تَمْحُهَا، وَخَالِقِ النَّاسَ بِخُلُقٍ حَسَنٍ . رَوَاهُ التِّرْمِذِيُّ وَقَالَ: حَدِيثٌ حَسَنٌ.
==========
Input:
المسلم من سلم المسلمون من لسانه ويده
==========
Prediction:
الْمُسْلِمُ مَنْ سَلِمَ الْمُسْلِمُونَ مِنْ لِسَانِهِ وَيَدِهِ
==========
Input:
المؤمن القوي خير وأحب إلى الله من المؤمن الضعيف ، وفي كل خير.
==========
Prediction:
الْمُؤْمِنُ الْقَوِيُّ خَيْرٌ وَأَحَبُّ إِلَى اللَّهِ مِنَ الْمُؤْمِنِ الضَّعِيفِ ، وَفِي كُلِّ خَيْرٍ.
==========
=============== Arabic Texts ===============
Input:
إنما الأمم الأخلاق ما بقيت فإن هم ذهبت أخلاقهم ذهبوا
==========
Prediction:
إِنَّمَا الأُمَمُ الأَخْلاقُ مَا بَقِيَتْ فَإِنْ هُمْ ذَهَبَتْ أَخْلاقُهُمْ ذَهَبُوا
==========
Input:
يعد من أكبر علماء الأندلس وأكبر علماء الإسلام تصنيفًا وتأليفًا بعد الطبري، وهو إمام حافظ. فقيه ظاهري، ومجدد القول به، بل محيي المذهب بعد زواله في الشرق. ومتكلم وأديب وشاعر ونسّابة وعالم برجال الحديث وناقد محلل بل وصفه البعض بالفيلسوف كما عد من أوائل من قال بكروية الأرض، كما كان وزير سياسي لبني أمية، سلك طريق نبذ التقليد وتحرير الأتباع، قامت عليه جماعة من المالكية وشـُرد عن وطنه. توفي لاحقاً في منزله في أرض أبويه منت ليشم المعروفة بمونتيخار حالياً، وهي عزبة قريبة من ولبة. وأصل جده يزيد فارسي، أسلم وأول من دخل منهم بلاد المغرب، وكانت بلدهم قرطبة فولد ابن حزم بها في سلخ نهاية رمضان من سنة أربع وثمانين وثلاثمائة.
==========
Prediction:
يُعَدُّ مِنْ أَكْبَرِ عُلَمَاءِ الْأَنْدَلُسِ وَأَكْبَرِ عُلَمَاءِ الْإِسْلَامِ تَصْنِيفًا وَتَأْلِيفًا بَعْدَ الطَّبَرِيِّ، وَهُوَ إِمَامٌ حَافِظٌ. فَقِيهٌ ظَاهِرِيٌّ، وَمُجَدِّدُ الْقَوْلِ بِهِ، بَلْ مُحْيِي الْمَذْهَبِ بَعْدَ زَوَالِهِ فِي الشَّرْقِ. وَمُتَكَلِّمٌ وَأَدِيبٌ وَشَاعِرٌ وَنَسَّابَةٌ وَعَالِمٌ بِرِجَالِ الْحَدِيثِ وَنَاقِدٌ مُحَلَّلٌ بَلْ وَصَفَهُ الْبَعْضُ بِالْفَيْلَسُوفِ كَمَا عُدَّ مِنْ أَوَائِلِ مَنْ قَالَ بِكُرَوِيَّةِ الْأَرْضِ، كَمَا كَانَ وَزِيرٌ سِيَاسِيٌّ لِبَنِي أُمَيَّةَ، سَلَكَ طَرِيقَ نَبْذِ التَّقْلِيدِ وَتَحْرِيرَ الْأَتْبَاعِ، قَامَتْ عَلَيْهِ جَمَاعَةٌ مِنَ الْمَالِكِيَّةِ وَشَـرُّدٌ عَنْ وَطَنِهِ. تُوُفِّيَ لَاحِقًا فِي مَنْزِلِهِ فِي أَرْضِ أَبَوَيْهِ مُنْتَ لِيَشُمَّ الْمَعْرُوفَةَ بِمُونتِيخَارٍ حَالِيًّا، وَهِيَ عَزْبَةٌ قَرِيبَةٌ مِنْ وَلُبَّةٍ. وَأَصْلُ جَدِّهِ يَزِيدُ فَارِسِيٌّ، أَسْلَمَ وَأَوَّلُ مَنْ دَخَلَ مِنْهُمْ بِلَادَ الْمَغْرِبِ، وَكَانَتْ بَلَدُهُمْ قُرْطُبَةَ فَوُلِدَ ابْنُ حَزْمٍ بِهَا فِي سَلْخِ نِهَايَةِ رَمَضَانَ مِنْ سَنَةِ أَرْبَعٍ وَثَمَانِينَ وَثَلَاثِمِائَةٍ.
==========
如你所見,該模型大多時候較為準確,但可能會出現一些錯誤,例如將 وَعَلِّمْ
寫成 وَعَلَّمَ
,或將 وَفِي كُلِّ خَيْرٍ
寫成 وَ فِي كُلٍّ خَيْرٌ
。
默認情況下,上述 vocalize_text()
函數使用束搜索解碼(num_beams = 4
),你可以通過將 do_sample
設置為 True
並將 temperature
設置為 0 到 1 之間的值來使用採樣。
侷限性
正如 數據集卡片 中所提到的,該數據集主要是宗教經典阿拉伯語文本(約90%),因此該模型可能不適用於現代標準阿拉伯語或方言。
⚠️ 重要提示
該模型在處理現代標準阿拉伯語或方言時可能存在不足。
💡 使用建議
若要使用採樣方式,可將
do_sample
設置為True
並將temperature
設置為 0 到 1 之間的值。
Indonesian Roberta Base Posp Tagger
MIT
這是一個基於印尼語RoBERTa模型微調的詞性標註模型,在indonlu數據集上訓練,用於印尼語文本的詞性標註任務。
序列標註
Transformers 其他

I
w11wo
2.2M
7
Bert Base NER
MIT
基於BERT微調的命名實體識別模型,可識別四類實體:地點(LOC)、組織機構(ORG)、人名(PER)和雜項(MISC)
序列標註 英語
B
dslim
1.8M
592
Deid Roberta I2b2
MIT
該模型是基於RoBERTa微調的序列標註模型,用於識別和移除醫療記錄中的受保護健康信息(PHI/PII)。
序列標註
Transformers 支持多種語言

D
obi
1.1M
33
Ner English Fast
Flair自帶的英文快速4類命名實體識別模型,基於Flair嵌入和LSTM-CRF架構,在CoNLL-03數據集上達到92.92的F1分數。
序列標註
PyTorch 英語
N
flair
978.01k
24
French Camembert Postag Model
基於Camembert-base的法語詞性標註模型,使用free-french-treebank數據集訓練
序列標註
Transformers 法語

F
gilf
950.03k
9
Xlm Roberta Large Ner Spanish
基於XLM-Roberta-large架構微調的西班牙語命名實體識別模型,在CoNLL-2002數據集上表現優異。
序列標註
Transformers 西班牙語

X
MMG
767.35k
29
Nusabert Ner V1.3
MIT
基於NusaBert-v1.3在印尼語NER任務上微調的命名實體識別模型
序列標註
Transformers 其他

N
cahya
759.09k
3
Ner English Large
Flair框架內置的英文4類大型NER模型,基於文檔級XLM-R嵌入和FLERT技術,在CoNLL-03數據集上F1分數達94.36。
序列標註
PyTorch 英語
N
flair
749.04k
44
Punctuate All
MIT
基於xlm-roberta-base微調的多語言標點符號預測模型,支持12種歐洲語言的標點符號自動補全
序列標註
Transformers

P
kredor
728.70k
20
Xlm Roberta Ner Japanese
MIT
基於xlm-roberta-base微調的日語命名實體識別模型
序列標註
Transformers 支持多種語言

X
tsmatz
630.71k
25
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型,專為邊緣設備推理設計,體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型,適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98