Robin Hood
Robin Hood
就是有TLG 不使用你的训练方式，构建已有ctc输出在TLG上的解码方法
请问你在这个项目中的问题解决了吗
fstdraw --isymbols=tokens.txt --osymbols=words.txt LG.fst > Lg.dot 输入搞错 了
我想把CTC输出 去除bLank和重复的带权重结果构fst图并与LG.fst图合成来寻找最优路径，你觉得可行吗
你好 最近在研究wfst解码，遇到一些问题 方便请教一下吗
在专有领域纠错还可以，但这个也是需要大量数据去预训练才好，只在专有领域数据及上训练通用性不好，容易过拟合
你提取的结果正确，基于这个框架，具体需要什么类型的数据训练呢
我想离线部署并实现这个功能，具体要怎么做呢@dosu-bot > _🤖_ > > 嗨，@liubin3702！很高兴再次见到你。希望你一切都好！ > > Langchain-Chatchat 可以实现复杂意图理解，例如从提供的文本中提取时间，设备和动作。`StructuredGLM3ChatAgent` 类以及其 `output_parser`（`StructuredChatOutputParserWithRetries`）被设计用来解析和理解对话的结构化输出。这个解析器可以被扩展或利用来从给定的文本中提取特定的信息，如时间，设备和动作。 > > `StructuredChatOutputParserWithRetries` 类继承自 `AgentOutputParser`，它展示了将结构化文本解析为可操作 JSON 的能力，这可以包括从输入文本中提取的各种类型的信息。解析逻辑在文本中寻找特定的模式或令牌，然后将相关信息提取到结构化格式（`action_json`）中。 > > 对于给定的文本，"我早上8点半左右起床，每天起床帮我拉开窗帘让阳光叫醒我，然后呢放点音乐，偷悦下心情，还得把洗手间的灯打开，我得去洗漱"，可以开发一个自定义工具或扩展现有的解析器来： > > 1. 识别并提取时间（"早上8点半"）。 > 2. 识别设备或交互对象（"窗帘"，"音乐"，"洗手间的灯"）。 >...
你好，我想问问他这个解码器的输入分数是怎么来的 我用端到端声学模型怎么链接到这里面使用LG.FST解码呢