Текст

class oceanai.modules.lab.text.TextMessages(lang: str = 'ru', color_simple: str = '#666', color_info: str = '#1776D2', color_err: str = '#FF0000', color_true: str = '#008001', bold_text: bool = True, text_runtime: str = '', num_to_df_display: int = 30)

Базовые классы: Download

Класс для сообщений

Параметры:

• lang (str) – Смотреть lang

• color_simple (str) – Смотреть color_simple

• color_info (str) – Смотреть color_info

• color_err (str) – Смотреть color_err

• color_true (str) – Смотреть color_true

• bold_text (bool) – Смотреть bold_text

• num_to_df_display (int) – Смотреть num_to_df_display

• text_runtime (str) – Смотреть text_runtime

class oceanai.modules.lab.text.Text(lang: str = 'ru', color_simple: str = '#666', color_info: str = '#1776D2', color_err: str = '#FF0000', color_true: str = '#008001', bold_text: bool = True, text_runtime: str = '', num_to_df_display: int = 30)

Базовые классы: TextMessages

Класс для обработки текста

Параметры:

• lang (str) – Смотреть lang

• color_simple (str) – Смотреть color_simple

• color_info (str) – Смотреть color_info

• color_err (str) – Смотреть color_err

• color_true (str) – Смотреть color_true

• bold_text (bool) – Смотреть bold_text

• num_to_df_display (int) – Смотреть num_to_df_display

• text_runtime (str) – Смотреть text_runtime

__load_bert_model(url: str, force_reload: bool = True, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Загрузка нейросетевой модели BERT

Примечание

private (приватный метод)

Параметры:

• url (str) – Полный путь к файлу с нейросетевой модели BERT

• force_reload (bool) – Принудительная загрузка файла с нейросетевой модели BERT из сети

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если нейросетевая модель BERT загружена, в обратном случае False

Тип результата:

bool

__load_model_weights(url: str, force_reload: bool = True, info_text: str = '', out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Загрузка весов нейросетевой модели

Примечание

private (приватный метод)

Параметры:

• url (str) – Полный путь к файлу с весами нейросетевой модели

• force_reload (bool) – Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети

• info_text (str) – Текст для информационного сообщения

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если веса нейросетевой модели загружены, в обратном случае False

Тип результата:

bool

__load_text_features(url: str, force_reload: bool = True, info_text: str = '', out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Загрузка словаря с экспертными признаками

Примечание

private (приватный метод)

Параметры:

• url (str) – Полный путь к файлу с экспертными признаками

• force_reload (bool) – Принудительная загрузка файла с экспертными признаками из сети

• info_text (str) – Текст для информационного сообщения

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если словарь с экспертными признаками загружен, в обратном случае False

Тип результата:

bool

__load_text_model_b5(show_summary: bool = False, out: bool = True) → Module | None

Формирование нейросетевой архитектуры модели для получения оценок персональных качеств

Примечание

private (приватный метод)

Параметры:

• show_summary (bool) – Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели

• out (bool) – Отображение

Результат:

None если неверные типы или значения аргументов, в обратном случае нейросетевая модель nn.Module для получения оценок персональных качеств

Тип результата:

Optional[nn.Module]

__process_audio_and_extract_features(path: str, win: int, lang: str, show_text: bool, last: bool, out: bool, url: str = None) → Tuple[ndarray, ndarray]

Параметры:

• path (str)

• win (int)

• lang (str)

• show_text (bool)

• last (bool)

• out (bool)

• url (str)

Тип результата:

Tuple[ndarray, ndarray]

__translate_and_extract_features(text: str, lang: str, show_text: bool = False, last: bool = False, out: bool = True) → Tuple[ndarray, ndarray]

Извлечение признаков из текста

Примечание

private (приватный метод)

Параметры:

• text (str) – Текст

• lang (str) – Язык

• show_text (bool) – Отображение текста

• last (bool) – Замена последнего сообщения

• out (bool) – Отображение

Результат:

Кортеж с двумя np.ndarray:

1. np.ndarray с экспертными признаками

2. np.ndarray с нейросетевыми признаками

Тип результата:

Tuple[np.ndarray, np.ndarray]

_get_text_features(path: str, asr: bool = False, lang: str = 'ru', show_text: bool = False, last: bool = False, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → Tuple[ndarray, ndarray]

Извлечение признаков из текста (без очистки истории вывода сообщений в ячейке Jupyter)

Примечание

protected (защищенный метод)

Параметры:

• path (str) – Путь к видеофайлу или текст

• asr (bool) – Автоматическое распознавание речи

• lang (str) – Язык

• show_text (bool) – Отображение текста

• last (bool) – Замена последнего сообщения

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

Кортеж с двумя np.ndarray:

1. np.ndarray с экспертными признаками

2. np.ndarray с нейросетевыми признаками

Тип результата:

Tuple[np.ndarray, np.ndarray]

get_text_features(path: str, asr: bool = False, lang: str = 'ru', show_text: bool = False, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True)

Извлечение признаков из текста

Параметры:

• path (str) – Путь к видеофайлу или текст

• asr (bool) – Автоматическое распознавание речи

• lang (str) – Язык

• show_text (bool) – Отображение текста

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

Кортеж с двумя np.ndarray:

1. np.ndarray с экспертными признаками

2. np.ndarray с нейросетевыми признаками

Тип результата:

Tuple[np.ndarray, np.ndarray]

get_text_union_predictions(depth: int = 1, recursive: bool = False, asr: bool = False, lang: str = 'ru', accuracy=True, url_accuracy: str = '', logs: bool = True, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Получения прогнозов по тексту

Параметры:

• depth (int) – Глубина иерархии для получения данных

• recursive (bool) – Рекурсивный поиск данных

• asr (bool) – Автоматическое распознавание речи

• lang (str) – Язык

• accuracy (bool) – Вычисление точности

• url_accuracy (str) – Полный путь к файлу с верными предсказаниями для подсчета точности

• logs (bool) – При необходимости формировать LOG файл

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если прогнозы успешно получены, в обратном случае False

Тип результата:

bool

load_text_features(url: str = None, force_reload: bool = True, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Загрузка словаря с экспертными признаками

Параметры:

• url (str) – Полный путь к лингвистическому словарю

• force_reload (bool) – Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если словарь с экспертными признаками загружен, в обратном случае False

Тип результата:

bool

load_text_model_b5(show_summary: bool = False, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Формирование нейросетевой архитектуры модели для получения результатов оценки персональных качеств

Параметры:

• show_summary (bool) – Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если нейросетевая архитектура модели сформирована, в обратном случае False

Тип результата:

bool

load_text_model_hc(corpus: str = '', show_summary: bool = False, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True)

Формирование нейросетевой архитектуры модели для получения оценок по экспертным признакам

Параметры:

• corpus (str) – Корпус для тестирования нейросетевой модели

• show_summary (bool) – Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если нейросетевая архитектура модели сформирована, в обратном случае False

Тип результата:

bool

load_text_model_nn(corpus: str = '', show_summary: bool = False, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Формирование нейросетевой архитектуры для получения оценок по нейросетевым признакам

Параметры:

• corpus (str) – Корпус для тестирования нейросетевой модели

• show_summary (bool) – Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если нейросетевая архитектура модели сформирована, в обратном случае False

Тип результата:

bool

load_text_model_weights_b5(url: str, force_reload: bool = True, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Загрузка весов нейросетевой модели для получения оценок персональных качеств

Параметры:

• url (str) – Полный путь к файлу с весами нейросетевой модели

• force_reload (bool) – Принудительная загрузка файлов с весами нейросетевых моделей из сети

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если веса нейросетевой модели загружены, в обратном случае False

Тип результата:

bool

load_text_model_weights_hc(url: str, force_reload: bool = True, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Загрузка весов нейросетевой модели для получения оценок по экспертным признакам

Параметры:

• url (str) – Полный путь к файлу с весами нейросетевой модели

• force_reload (bool) – Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если веса нейросетевой модели загружены, в обратном случае False

Тип результата:

bool

load_text_model_weights_nn(url: str, force_reload: bool = True, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Загрузка весов нейросетевой модели для получения оценок по нейросетевым признакам

Параметры:

• url (str) – Полный путь к файлу с весами нейросетевой модели

• force_reload (bool) – Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если веса нейросетевой модели загружены, в обратном случае False

Тип результата:

bool

setup_bert_encoder(url: str = None, force_reload: bool = True, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Формирование токенизатора и нейросетевой модели BERT

Параметры:

• url (str) – Полный путь к файлу с нейросетевой моделью BERT

• force_reload (bool) – Принудительная загрузка файла с нейросетевой моделью BERT из сети

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если токенизатор и нейросетевая модель BERT сформированы, в обратном случае False

Тип результата:

bool

setup_translation_model(url: str = None, out: bool = True, runtime: bool = True, run: bool = True) → bool

Формирование токенизатора и нейросетевой модели машинного перевода

Параметры:

• url (str) – Полный путь к файлу с моделью для перевода языка

• out (bool) – Отображение

• runtime (bool) – Подсчет времени выполнения

• run (bool) – Блокировка выполнения

Результат:

True если токенизатор и нейросетевая модель сформированы, в обратном случае False

Тип результата:

bool

property text_model_b5_: Module | None

Получение нейросетевой модели nn.Module для получения оценок персональных качеств

Результат:

Нейросетевая модель nn.Module или None

Тип результата:

Optional[nn.Module]

property text_model_hc_: Module | None

Получение нейросетевой модели nn.Module для получения оценок по экспертным признакам

Результат:

Нейросетевая модель nn.Module или None

Тип результата:

Optional[nn.Module]

property text_model_nn_: Module | None

Получение нейросетевой модели nn.Module для получения оценок по нейросетевым признакам

Результат:

Нейросетевая модель tnn.Module или None

Тип результата:

Optional[nn.Module]