text2vec-base 下载

要下载text2vec-base，你可以按照以下步骤操作：

1. 打开你的终端或命令提示符窗口。
2. 进入你想要保存text2vec-base的目录。
3. 在终端或命令提示符窗口中输入以下命令来克隆text2vec-base的存储库：

git clone https://github.com/dselivanov/text2vec.git

4. 按回车键执行命令，开始克隆过程。这可能需要一些时间，具体取决于你的网络连接速度。
5. 克隆完成后，你可以在你选择的目录中找到text2vec-base的存储库。
6. 接下来，你可以根据自己的需求查看和使用text2vec-base的代码。

请注意，text2vec-base是一个针对R语言的自然语言处理工具包，提供了多种文本分析和表示方法。在使用text2vec-base之前，请确保你已经安装了R语言和相关的依赖包。如果你还没有安装它们，你可以在R官方网站（https://www.r-project.org/）上找到安装说明和资源。

相关问题

python调用vits语音合成模型

要使用 Python 调用 VITS（Very Deep Text-to-Speech）语音合成模型，你需要进行以下步骤：

1. 安装依赖

要使用 VITS，你需要安装 PyTorch 和 Transformers 库。你可以使用以下命令安装它们：

pip install torch
pip install transformers

2. 下载预训练模型

你需要从 Hugging Face 的模型库中下载预训练的 VITS 模型。你可以使用以下代码：

from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Tokenizer

tokenizer = Wav2Vec2Tokenizer.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")

3. 准备输入数据

你需要将文本转换为音频，以便送入模型。你可以使用以下代码：

text = "Hello, how are you?"
input_values = tokenizer(text, return_tensors='pt').input_values

4. 运行模型

你可以使用以下代码运行模型：

with torch.no_grad():
    logits = model(input_values).logits
    predicted_waveform = torch.squeeze(logits, 0).numpy()

5. 保存输出结果

最后，你可以将预测的音频保存为 WAV 文件，例如：

import soundfile as sf

sf.write("predicted_audio.wav", predicted_waveform, 16000)

这样，你就可以使用 Python 调用 VITS 语音合成模型了。

import ast from dataclasses import dataclass from typing import List import pandas as pd import json ["text", "六十一岁还能办什么保险"] @dataclass class FAQ: title: str sim_questions: List[str] answer: str faq_id: int ori_data = pd.read_csv('baoxianzhidao_filter.csv') data = [] exist_titles = set() for index, row in enumerate(ori_data.iterrows()): row_dict = row[1] title = row_dict['title'] if title not in exist_titles: data.append(FAQ(title=title, answer=row_dict['reply'], sim_questions=[title], faq_id=index)) exist_titles.add(title) from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks pipeline_ins = pipeline(Tasks.faq_question_answering, 'damo/nlp_mgimn_faq-question-answering_chinese-base') bsz = 32 all_sentence_vecs = [] batch = [] sentence_list = [faq.title for faq in data] for i,sent in enumerate(sentence_list): batch.append(sent) if len(batch) == bsz or (i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0): # if i == len(sentence_list)-1 and len(batch)>0: sentence_vecs = pipeline_ins.get_sentence_embedding(batch) all_sentence_vecs.extend(sentence_vecs) batch.clear() import faiss import numpy as np hidden_size = pipeline_ins.model.network.bert.config.hidden_size # hidden_size = pipeline_ins.model.bert.config.hidden_size index = faiss.IndexFlatIP(hidden_size) vecs = np.asarray(all_sentence_vecs, dtype='float32') index.add(vecs) from modelscope.outputs import OutputKeys def ask_faq(input, history=[]): # step1: get sentence vector of query query_vec = pipeline_ins.get_sentence_embedding([input])[0] query_vec = np.asarray(query_vec, dtype='float32').reshape([1, -1]) # step2: faq dense retrieval _, indices = index.search(query_vec, k=30) # step3: build support set support_set = [] for i in indices.tolist()[0]: faq = data[i] support_set.append({"text": faq.title, "label": faq.faq_id, "index": i}) # step4: faq ranking rst = pipeline_ins(input={"query_set": input, "support_set": support_set}) rst = rst[OutputKeys.OUTPUT][0][0] pred_label = rst['label'] pred_score = rst['score'] # get answer by faq_id pred_answer = "" pred_title = "" for faq in data: if faq.faq_id == pred_label: pred_answer = faq.answer pred_title = faq.title break history.append((f'{pred_answer}|(pred_title:{pred_title},pred_score:{pred_score:.3f})')) return history优化这段代码

这段代码是一个Python脚本，用于读取CSV文件中的保险相关问题和答案，构建一个FAQ对象（包含问题、答案、相似问题和FAQ ID），并使用modelscope库中的pipeline进行常见问题解答。其中用到了ast、dataclass、List、pandas和json等Python模块。具体实现过程请参考上述代码。