标点预测
用于ASR输出的标点符号预测的支持工具。 给出或指出了三种模型； Tensorflow 2中的一个基于BERT的Transformer，一个seq2seq Transformer（均使用PyTorch）和一个双向RNN（Punctuator 2， ）。 此外，在文件夹process还提供了用于预处理文本以供这些模型使用的代码。
基于BERT的转换器是来自的令牌分类转换器，在这里用于标点符号预测。 序列转换器的序列来自 ，它基于论文中描述的转换器。注意是您所需要的。 我们为转换器提供的所有内容是：1）数据预处理脚本，以获取用于这些模型的正确格式的数据以进行标点预测的任务，以及2）运行文件，其中对这些模型进行了标点预测的培训。
要求和安装
Python版本> = 3.6
NVIDIA GPU和NCCL
对于HuggingFace基于BERT的令牌分类器和Fairseq序列到序
2021-09-15 10:17:48
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输入一个字符串，将其中的每个单词作反转替换并输出。如输入
"etihW, dna kcalb."，则变换后的串为 "White, and black."
2021-07-09 21:25:17
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