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Divise des textes en sous-titres basés sur un modèle ONNX.

Project description

subtitle_splitter_fr

Ce projet Python a pour objectif de diviser des textes en sous-titres de manière intelligente en utilisant un modèle de machine learning basé sur ONNX et la librairie Transformers. Il est particulièrement adapté au français.

Utilisation

Voici un exemple simple d'utilisation de la classe Spliter :

from subtitle-splitter-fr.splitter import Splitter

if __name__ == "__main__":
    splitter = Splitter()
    texte_exemple = "Le château se dressait sur une colline escarpée, dominant la vallée sinueuse où la rivière serpentait lentement, reflétant les rayons du soleil couchant. À l'intérieur, de vastes salles résonnaient du silence des siècles passés, tandis que des tapisseriesComplexes ornaient les murs de pierre froide, racontant des histoires oubliées de chevaliers et de dames. Dehors, le vent murmurait à travers les arbres centenaires, emportant avec lui les échos d'un temps révolu."
    sous_titres = splitter.split(texte_exemple)

    print("\nSous-titres générés :")
    for i, sub in enumerate(sous_titres):
        print(f"{i + 1}: {sub} ({len(sub)} chars)")

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MD5 56ec05f51904ee633a16ba19fc393e70
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SHA256 37d5fc3baef4dfe0a8cf90eccb24fee978467fa86c9eab5c138bb133d01b0043
MD5 6fc17475bdac7a6bcb0cad8f16e39d4b
BLAKE2b-256 19a2061028e447a277221d5f23d328bee6e293651195f58c1228e8ad99c40c13

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