点预测模型-中文标点重建（Transformer模型）提供模型代码和

点预测模型在自然语言处理中，特别是针对中文标点重建任务，通常会利用Transformer架构，如基于BERT、RoBERTa等预训练模型的变体。这类模型通过自注意力机制学习到文本序列的上下文依赖，然后对缺失的标点进行预测。

例如，你可以使用Hugging Face的Transformers库中的`AutoModelForCausalLM`，它是一个预训练的语言模型，可以用于生成文本，包括标点。下面是一个简化的代码示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载预训练模型和分词器
model_name = "hfl/chinese-bert-wwm"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 输入一段文本
text = "这是一个测试句子。"

# 对输入文本添加开始和结束标志
input_ids = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=True)

# 使用模型进行预测
output = model.generate(input_ids, max_length=len(text) + 1, eos_token_id=tokenizer.eos_token_id)

# 获取预测的标点并还原文本
predicted_punctuation = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
reconstructed_text = text + predicted_punctuation

print(f"原始文本：{text}")
print(f"预测标点后文本：{reconstructed_text}")

请注意，实际使用时可能需要调整参数和处理细节，比如批次大小、填充策略等。