/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
18 мар 2022

frpron

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная GPT-2-модель предсказывает слоговую фонемную IPA-транскрипцию французских слов.

49скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены26 июл 2022

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Marxav/frpron — экспериментальная языковая модель на архитектуре GPT-2, разработанная для предсказания слогового фонемного произношения французских слов. На вход подаётся слово и двоеточие, например «bonjour:», а модель генерирует произношение в Международном фонетическом алфавите (IPA), разделяя слоги точкой и используя знак ‿ для связок. Модель предназначена для автоматического получения французской фонетической записи, например для словарных статей и лингвистических инструментов.

Модель обучена на данных французского Wiktionary; работа основана на статье и коде OTEANN, использовавших minGTP. Метаданные указывают формат PyTorch, контекст 1024 токена и языковую метку fr. README ограничивает вход 60 буквами и отмечает необходимость дополнительного дообучения для омографов с разным произношением, французских liaison и римских цифр. Условия лицензирования в доступных данных не описаны.

Сценарии применения

  • получение IPA-транскрипции французского слова
  • автоматическая слогоделительная запись французского произношения
  • добавление произношений во французские словарные статьи
  • подготовка фонетических данных для лингвистических инструментов

Ограничения

README указывает на экспериментальный статус и ограничение входа 60 буквами. Возможны ошибки с омографами, liaison и римскими цифрами; для этих случаев требуется дополнительное дообучение.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Fr-word to phonemic pronunciation

This model aims at predicting the syllabized phonemic pronunciation of the French words.

The generated pronunciation is:

  • A text string made of International Phonetic Alphabet (IPA) characters;
  • Phonemic (i.e. remains at the phoneme-level, not deeper);
  • Syllabized (i.e. characters '.' and '‿' are used to identify syllabes).

Such pronunciation is used in the French Wiktionary in the {{pron|...|fr}} tag.

To use this model, simply give an input containing the word that you want to translate followed by ":", for example: "bonjour:". It will generate its predicted pronunciation, for example "bɔ̃.ʒuʁ".

This model remains experimental. Additional finetuning is needed for:

The input length is currently limited to a maximum of 60 letters.

This work is derived from the OTEANN paper and code, which used minGTP.

More information on the model, dataset, hardware, environmental consideration:

The training data

The dataset used for training this models comes from data of the French Wiktionary.

The model

The model is build on gpt2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
417c1c3

0 моделей