whisper-ner-v1

简介:

联合语音转录和实体识别的先进模型

功能:

- 联合音频转录和命名实体识别:Whisper-NER可以在转录语音的同时识别实体。

- 支持开放类型的NER:能够识别和适应不断变化的实体类型。

- 强大的基础模型:适用于自动语音识别和命名实体识别的下游任务。

- 微调能力:可以在特定数据集上进行微调,以提高模型性能。

- 基于NuNER数据集训练:确保模型在英语数据上的性能。

- 支持多实体标签:用户可以通过逗号分隔的方式指定多个实体标签。

- 高效的推理过程:提供了详细的代码示例,方便用户进行推理。

需求人群:

"Whisper-NER的目标受众是开发者和数据科学家,特别是那些需要处理语音数据并从中提取有用信息的专业人士。由于其联合语音转录和实体识别的能力,它非常适合需要自动化处理大量语音数据的场景,如语音助手、语音分析、安全监控等领域。"

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