

Whisper NER V1
紹介 :
Whisper-NERは、音声転写とエンティティ認識を同時に行う革新的なモデルです。このモデルはオープンタイプの固有表現認識(NER)をサポートしており、多様で進化を続けるエンティティを認識できます。Whisper-NERは、自動音声認識(ASR)とNERの下流タスクのための強力な基盤モデルとして設計されており、特定のデータセットで微調整することで性能を向上させることができます。
ターゲットユーザー :
Whisper-NERの対象ユーザーは、特に音声データの処理と有用な情報の抽出を行う必要がある開発者やデータサイエンティストです。音声転写とエンティティ認識を同時に行う能力により、音声アシスタント、音声分析、セキュリティ監視など、大量の音声データを自動処理する必要があるシナリオに最適です。
使用シナリオ
事例1:Whisper-NERを使用して会議録音の転写を行い、会議で言及された企業と場所を認識します。
事例2:セキュリティ監視システムにおいて、Whisper-NERを使用して監視音声をリアルタイムで転写し、疑わしい活動を認識します。
事例3:顧客サービス分野において、Whisper-NERを使用して顧客フィードバックの音声記録を分析し、顧客が言及した問題とニーズを自動的に認識します。
製品特徴
音声転写と命名エンティティ認識の同時実行:Whisper-NERは、音声を転写しながらエンティティを認識できます。
オープンタイプのNERに対応:変化し続けるエンティティの種類を認識し、適応できます。
強力な基盤モデル:自動音声認識と命名エンティティ認識の下流タスクに適しています。
微調整機能:特定のデータセットで微調整して、モデルの性能を向上させることができます。
NuNERデータセットに基づくトレーニング:英語データでのモデルの性能を保証します。
複数のエンティティラベルに対応:ユーザーは、コンマで区切って複数のエンティティラベルを指定できます。
効率的な推論プロセス:詳細なコード例を提供しており、ユーザーは容易に推論を実行できます。
使用チュートリアル
1. torchやtransformersなどの必要なライブラリをインストールします。
2. Hugging Faceから、事前にトレーニングされたWhisperProcessorとWhisperForConditionalGenerationモデルをロードします。
3. 音声ファイルを用意し、モデルに読み込みます。
4. エンティティラベル(例:'person, company, location')を設定します。
5. モデルを使用して推論を行い、トークンIDを生成します。
6. トークンIDをテキストに後処理し、プロンプトを除去します。
7. 転写結果と認識されたエンティティを分析して、必要な情報を取得します。
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