Punctuate All

🚀 標點恢復模型

本項目基於自然語言處理技術，針對十二種語言進行標點恢復任務。它在特定數據集上進行訓練，能有效預測文本中的標點符號，為文本添加合適的標點，提升文本的可讀性和理解性。

✨ 主要特性

• 基於 Oliver Guhr的工作 進行改進。
• 採用微調後的 xlm-roberta-base 模型，而非 xlm-roberta-large。
• 支持十二種語言，分別為英語、德語、法語、西班牙語、保加利亞語、意大利語、波蘭語、荷蘭語、捷克語、葡萄牙語、斯洛伐克語和斯洛文尼亞語。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，暫不展示。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，暫不展示。

📚 詳細文檔

數據集

• 使用的數據集為 wmt/europarl。

評估指標

• 採用的評估指標包括 f1、recall 和 precision。

評估報告

整體準確率為 0.98，樣本總數為 84425503。

混淆矩陣

🔧 技術細節

文檔未提供技術實現細節，暫不展示。

📄 許可證

本項目採用 MIT 許可證。