Instructions to use ukr-models/uk-punctcase with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use ukr-models/uk-punctcase with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("token-classification", model="ukr-models/uk-punctcase")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ukr-models/uk-punctcase") model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("ukr-models/uk-punctcase", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
metadata
language:
- uk
tags:
- ukrainian
widget:
- text: >-
упродовж 2012-2014 років національний природний парк «зачарований край»
разом із всесвітнім фондом природи wwf успішно реалізували проект із
відновлення болота «чорне багно» розташованого на схилах гори бужора у
закарпатті водноболотне угіддя «чорне багно» є найбільшою болотною
екосистемою регіону воно займає площу близько 15 га унікальністю цього
високогірного болота розташованого на висоті 840 м над рівнем моря є
велика потужність торфових покладів (глибиною до 59 м) і своєрідна
рослинність у 50-х і на початку 60-х років минулого століття на природних
потічках що протікали через болото побудували осушувальні канали це
порушило природну рівновагу відтак змінилася екосистема болота
license: mit
Model Description
Fine-tuning of XLM-RoBERTa-Uk model on Ukrainian texts to recover punctuation and case.
How to Use
Download script get_predictions.py from the repository.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from get_predictions import recover_text
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ukr-models/uk-punctcase')
model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained('ukr-models/uk-punctcase')
text = "..."
recover_text(text_processed, model, tokenizer)