V1.5.1

Author: Den4ikAI

README.md

@@ -44,4 +44,4 @@ print(accentizer.process_yo(text))
 - [Датасет](https://huggingface.co/datasets/TeraTTS/open_accent) словосочетаний и предложений собранных со всего интернета
 - [Датасет](https://huggingface.co/datasets/TeraTTS/stress_dataset_sft) использовавшийся для обучения моделей акцентуатора
 
-Файлы моделей и словарей располагаются по [ссылке](https://huggingface.co/TeraTTS/accentuator). Мы будем признательны фидбеку на [telegram аккаунт](https://t.me/chckdskeasfsd)
+Файлы моделей и словарей располагаются по [ссылке](https://huggingface.co/TeraTTS/accentuator). Мы будем признательны фидбеку на [telegram аккаунт](https://t.me/chckdskeasfsd)

ruaccent/__init__.py

@@ -1,6 +1,6 @@
 """Russian accentizer"""
 
-__version__ = "1.5.0"
+__version__ = "1.5.1"
 
 
 from .ruaccent import RUAccent

ruaccent/omograph_model.py

@@ -18,15 +18,13 @@ def softmax(self, x):
     def classify(self, text, hypotheses):
         hypotheses_probs = []
         text = re.sub(r'\s+(?=(?:[,.?!:;…]))', r'', text)
-        print(text)
-        print(hypotheses)
+
         for h in hypotheses:
             inputs = self.tokenizer(text, h, return_tensors="np")
             inputs = {k: v.astype(np.int64) for k, v in inputs.items()}
 
             outputs = self.session.run(None, inputs)[0]
             outputs = self.softmax(outputs)
             prob_label_is_true = [float(p[1]) for p in outputs][0]
-            print(prob_label_is_true)
             hypotheses_probs.append(prob_label_is_true)
         return hypotheses[hypotheses_probs.index(max(hypotheses_probs))]

setup.py

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 setup(
     name='ruaccent',
-    version='1.2.0',
+    version='1.5.1',
     author='Denis Petrov',
     author_email='arduino4b@gmail.com',
     description='A Russian text accentuation tool',