J'adore ce que fait Snips, c'est vraiment au top, clair, bien développé.
Pourriez-vous également fournir un modèle pseudo-complet de toutes les phrases-types classiques ?
Car le code sans modèle ne sert pas à grand chose et le modèle avec 3 phrases pour la météo, même s'il marche, ne sert pas à grand chose.
À ce que j'ai compris, vous avez comparé votre réseau pour le NLU aux autres "grands" gaffeurs du domaine, je déduis donc que vous devez avoir des corpus super gros pour ça. Pouvez-vous les partager? Sinon, connaissez-vous un lien vers de tel corpus libre, pour le français?
Dans la même veine, Mozilla common voice est en train de finaliser sa version internationale pour le projet Common Voice, se qui devrait permettre d'avoir, très bientôt j'espère, un corpus d'audio + transcription libre en Français.
Car pour faire un assistant libre, il faut, certes, du code libre, mais des modèles libres. Aujourd'hui la partie STT (speech to text) est majoritairement basée sur Kaldi. Seulement, impossible de trouver des modèles libres en Français pour Kaldi. Kaldi n'est pas non plus au top en terme de WER (en comparaison de la concurrence). C'est l'oeuf et la poule, tant qu'il n'y a pas de modèle libre, Kaldi n'est utilisé que pour du prototypage/recherche, et donc ne concerne que les pros du domaines. Du coup, il n'y a pas l'effet de masse qui inciterait des milliers de développeurs à améliorer Kaldi pour atteindre les performance d'un Google API.
Avec un WER de 9% (c'est déjà très très bien), ça veut dire que l'engine NLU doit pouvoir marcher correctement avec 1 mot sur 11 pourri. Comment tester ça dans votre code sans modèle ?
# Modèle pour le français
Posté par xryl669 . En réponse à la dépêche Snips ouvre sa technologie NLU. Évalué à 5.
J'adore ce que fait Snips, c'est vraiment au top, clair, bien développé.
Pourriez-vous également fournir un modèle pseudo-complet de toutes les phrases-types classiques ?
Car le code sans modèle ne sert pas à grand chose et le modèle avec 3 phrases pour la météo, même s'il marche, ne sert pas à grand chose.
À ce que j'ai compris, vous avez comparé votre réseau pour le NLU aux autres "grands" gaffeurs du domaine, je déduis donc que vous devez avoir des corpus super gros pour ça. Pouvez-vous les partager? Sinon, connaissez-vous un lien vers de tel corpus libre, pour le français?
Dans la même veine, Mozilla common voice est en train de finaliser sa version internationale pour le projet Common Voice, se qui devrait permettre d'avoir, très bientôt j'espère, un corpus d'audio + transcription libre en Français.
Car pour faire un assistant libre, il faut, certes, du code libre, mais des modèles libres. Aujourd'hui la partie STT (speech to text) est majoritairement basée sur Kaldi. Seulement, impossible de trouver des modèles libres en Français pour Kaldi. Kaldi n'est pas non plus au top en terme de WER (en comparaison de la concurrence). C'est l'oeuf et la poule, tant qu'il n'y a pas de modèle libre, Kaldi n'est utilisé que pour du prototypage/recherche, et donc ne concerne que les pros du domaines. Du coup, il n'y a pas l'effet de masse qui inciterait des milliers de développeurs à améliorer Kaldi pour atteindre les performance d'un Google API.
Avec un WER de 9% (c'est déjà très très bien), ça veut dire que l'engine NLU doit pouvoir marcher correctement avec 1 mot sur 11 pourri. Comment tester ça dans votre code sans modèle ?