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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 523bb5a26ce74d5e49fdeedc48838593
BLAKE2b-256 cd53c594a35f8a84fd638c0ae7a72307b146c88da0fe3ccc9a3943f6efee97f5

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MD5 77b587063536a26ac34cf01d3491a509
BLAKE2b-256 1e2a86cfaebc16377bf9252e9ba40a64a54c47d023ecf7f6a2fa2e32e3ce4d54

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