简介:

统一的开放命名实体和语音识别模型

功能:

- 零样本能力:无需训练即可识别多种语言和实体。

- 统一模型:结合ASR和NER,提高处理效率。

- 微调能力:可以在特定数据集上进行微调,以获得更好的性能。

- 多语言支持:适用于多种语言的语音和实体识别。

- 高准确性:基于先进的深度学习技术,提供高精度的识别结果。

- 易于集成:提供代码示例和API,方便开发者集成到自己的项目中。

- 开源:代码开源,社区可以共同参与模型的改进和优化。

需求人群:

"目标受众为开发者、数据科学家和企业,他们需要处理大量的语音数据和实体识别任务。WhisperNER因其零样本能力和高准确性,特别适合于需要快速部署语音识别和实体识别解决方案的场景,尤其是在资源有限或需要处理多种语言的情况下。"

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