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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 463a1558b258a5413cfc0994d7405f78
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SHA256 261b0111d3e6ccdfd69cc322b942992dc2031a149a714913c487d8ecf078873a
MD5 1428b076adfb80b993f96f2d34a12749
BLAKE2b-256 6b98247cdd77cf33c991fa78cab44417a648dee949e1f51d490997451a0e7bd7

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