Description
SentenceDetectorDL (SDDL) is based on a general-purpose neural network model for sentence boundary detection. The task of sentence boundary detection is to identify sentences within a text. Many natural language processing tasks take a sentence as an input unit, such as part-of-speech tagging, dependency parsing, named entity recognition or machine translation.
Open in Colab Download Copy S3 URI
How to use
documenter = DocumentAssembler()\
.setInputCol("text")\
.setOutputCol("document")
sentencerDL = SentenceDetectorDLModel\
.pretrained("sentence_detector_dl", "ru") \
.setInputCols(["document"]) \
.setOutputCol("sentences")
sd_model = LightPipeline(PipelineModel(stages=[documenter, sentencerDL]))
sd_model.fullAnnotate("""Ищете отличный источник абзацев для чтения на английском? Вы пришли в нужное место. Согласно недавнему исследованию, привычка к чтению у современной молодежи стремительно сокращается. Они не могут сосредоточиться на данном абзаце для чтения на английском дольше нескольких секунд! Кроме того, чтение было и остается неотъемлемой частью всех конкурсных экзаменов. Итак, как улучшить свои навыки чтения? Ответ на этот вопрос на самом деле представляет собой другой вопрос: какова польза от навыков чтения? Основная цель чтения - «понять смысл».""")
val documenter = DocumentAssembler()
.setInputCol("text")
.setOutputCol("document")
val model = SentenceDetectorDLModel.pretrained("sentence_detector_dl", "ru")
.setInputCols(Array("document"))
.setOutputCol("sentence")
val pipeline = new Pipeline().setStages(Array(documenter, model))
val data = Seq("Ищете отличный источник абзацев для чтения на английском? Вы пришли в нужное место. Согласно недавнему исследованию, привычка к чтению у современной молодежи стремительно сокращается. Они не могут сосредоточиться на данном абзаце для чтения на английском дольше нескольких секунд! Кроме того, чтение было и остается неотъемлемой частью всех конкурсных экзаменов. Итак, как улучшить свои навыки чтения? Ответ на этот вопрос на самом деле представляет собой другой вопрос: какова польза от навыков чтения? Основная цель чтения - «понять смысл».").toDF("text")
val result = pipeline.fit(data).transform(data)
nlu.load('ru.sentence_detector').predict("Ищете отличный источник абзацев для чтения на английском? Вы пришли в нужное место. Согласно недавнему исследованию, привычка к чтению у современной молодежи стремительно сокращается. Они не могут сосредоточиться на данном абзаце для чтения на английском дольше нескольких секунд! Кроме того, чтение было и остается неотъемлемой частью всех конкурсных экзаменов. Итак, как улучшить свои навыки чтения? Ответ на этот вопрос на самом деле представляет собой другой вопрос: какова польза от навыков чтения? Основная цель чтения - «понять смысл».", output_level ='sentence')
Results
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|result |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+
|[Ищете отличный источник абзацев для чтения на английском?] |
|[Вы пришли в нужное место.] |
|[Согласно недавнему исследованию, привычка к чтению у современной молодежи стремительно сокращается.]|
|[Они не могут сосредоточиться на данном абзаце для чтения на английском дольше нескольких секунд!] |
|[Кроме того, чтение было и остается неотъемлемой частью всех конкурсных экзаменов.] |
|[Итак, как улучшить свои навыки чтения?] |
|[Ответ на этот вопрос на самом деле представляет собой другой вопрос:] |
|[какова польза от навыков чтения?] |
|[Основная цель чтения - «понять смысл».] |
+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+
Model Information
| Model Name: | sentence_detector_dl |
| Compatibility: | Spark NLP 3.2.0+ |
| License: | Open Source |
| Edition: | Official |
| Input Labels: | [document] |
| Output Labels: | [sentences] |
| Language: | ru |
Benchmarking
label Accuracy Recall Prec F1
0 0.98 1.00 0.96 0.98