Token Classification
Transformers
PyTorch
TensorBoard
Safetensors
Russian
bert
generated-from-trainer
restore_punctuation
Instructions to use markusiko/rubert-base-punctuation with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use markusiko/rubert-base-punctuation with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper from transformers import pipeline pipe = pipeline("token-classification", model="markusiko/rubert-base-punctuation")# pip install -U transformers accelerate # Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("markusiko/rubert-base-punctuation") model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("markusiko/rubert-base-punctuation", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -7,9 +7,8 @@ metrics:
|
|
| 7 |
tags:
|
| 8 |
- generated-from-trainer
|
| 9 |
widget:
|
| 10 |
-
- text: "казнить нельзя помиловать"
|
| 11 |
-
- text: "привет как дела"
|
| 12 |
- text: "почему она ушла несмотря на то что ей было хорошо"
|
|
|
|
| 13 |
- text: "сколько денег нужно чтобы стать счастливым"
|
| 14 |
- text: "богатый сильный красивый спортсмен бежал за пивом сломя голову"
|
| 15 |
---
|
|
|
|
| 7 |
tags:
|
| 8 |
- generated-from-trainer
|
| 9 |
widget:
|
|
|
|
|
|
|
| 10 |
- text: "почему она ушла несмотря на то что ей было хорошо"
|
| 11 |
+
- text: "привет как дела"
|
| 12 |
- text: "сколько денег нужно чтобы стать счастливым"
|
| 13 |
- text: "богатый сильный красивый спортсмен бежал за пивом сломя голову"
|
| 14 |
---
|