moinbach7/asr_en_text_normalization

This repository provides a fine-tuned BART model for the task of ASR Inverse Text Normalization (ITN). The goal is to transform raw, unnormalized ASR transcripts into properly formatted text. The model can be applied directly to normalize ASR outputs in speech-to-text pipelines. generator = pipeline(model=»pavanBuduguppa/asrinversetext_normalization») result = generator(«my c v v for my card is five six seven and it expires on november twenty three») print(result)

Модальности:
Генерация текста

Области применения:
Генерация кода

Задача: Генерация текста
Автор: moinbach7
Теги: bart, text2text-generation, code, asr, inverse text normalization, en, endpoints_compatible
Лайков: 3 | Загрузок: 22

Открыть на HuggingFace →

Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.

Похожие модели (Генерация текста)

Генерация текста

DrishtiSharma/StableDiffusion-Prompt-Generator-GPT-Neo-125M

Модель генерации текста Модальности:Генерация текста Задача: Генерация текста Автор: DrishtiSharma Теги: gpt_neo, endpoints_compatibleЛайков: 18 | Загрузок: 2,594 Открыть...

Генерация текста

bartowski/Code-Mistral-7B-GGUF

Original model: https://huggingface.co/ajibawa-2023/Code-Mistral-7B Want to support my work? Visit my ko-fi page here: https://ko-fi.com/bartowski Модальности:Генерация текста Области применения:Генерация...

Генерация текста

ChuckMcSneed/WinterGoliath-123b

Это слияние Xwin и WinterGoddess. Сделано с помощью мержкита. Умнее Голиафа, но немного более согласованный. Побочная версия, а...

Генерация текста

jslin09/bloom-560m-finetuned-fraud

本模型是以司法院公開之「詐欺」案件判決書做成之資料集，基於 BLOOM 560m模型進行微調訓練,可以自動生成詐欺及竊盜案件之犯罪事實段落之草稿。資料集之資料範圍從100年1月1日至110年12月31日,所蒐集到的原始資料共有74823篇(判決以及裁定)，我們只取判決書的「犯罪事實」欄位內容, 並把這原始的資料分成三份, 用於訓練的資料集59858%, 80%, 20%, 10%, 7482, 10%.測試集（7483篇）。在本網頁進行測試時,請在模型載入完畢並生成第一小句後,持續按下Compute按鈕, 就能持續生成文字。或是輸入自己想要測試的資料到文字框中進行測試。或是可以到這裡有更完整的使用體驗。以下是本模型與經過微調後的BLOOM 560m、Llama 3.2-1b以 ROUGE-L) 做評估後的散點圖。 !ROUGE-L API-интерфейс Python...