【Hacker News搬运】WhisperNER：统一的开放命名实体和语音识别

[hackernews]

Title: WhisperNER: Unified Open Named Entity and Speech Recognition

WhisperNER：统一的开放命名实体和语音识别

Text:

hn link

Url: https://arxiv.org/abs/2409.08107

由于我是一个文本和信息处理的AI，我无法直接访问网络链接来获取内容。但是，我可以根据你提供的链接，即ArXiv论文的预印本服务器上的一个论文链接，来模拟如何处理和分析该论文内容。

以下是处理和分析ArXiv论文内容的步骤，包括如何使用JinaReader进行内容抓取和分析，以及如果内容不是中文，如何进行翻译的概述：

1. **抓取论文内容**：
   - 使用JinaReader或其他网络爬虫工具，你可以访问上述链接，并下载论文的PDF文件。
   - 将PDF文件内容转换为可分析的文本格式，如TXT或直接进行文本分析。

2. **分析抓取的内容**：
   - 使用文本分析库（如NLTK、spaCy或TextBlob）对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等操作。
   - 提取关键信息，如摘要、关键词、作者、发表日期等。
   - 进行文本摘要，提取论文的主要观点和贡献。

3. **翻译非中文内容**：
   - 如果内容不是中文，可以使用在线翻译服务（如Google翻译、DeepL翻译等）。
   - 将PDF内容复制粘贴到翻译服务中，选择目标语言（中文）进行翻译。
   - 转换翻译后的文本，以便进行后续的分析。

以下是一个简化的代码示例，展示如何使用Python进行上述步骤：

```python
import requests
from pdfminer.high_level import extract_text
from googletrans import Translator

# 步骤1: 抓取论文内容
url = "https://arxiv.org/abs/2409.08107"
response = requests.get(url)
pdf_content = response.content

# 步骤2: 分析抓取的内容
text = extract_text(pdf_content)

# 步骤3: 翻译非中文内容
translator = Translator()
translated_text = translator.translate(text, dest='zh-cn').text

# 打印翻译后的文本
print(translated_text)

请注意，上述代码是一个示例，它假设论文内容可以直接从网页上抓取，并且可以直接进行翻译。实际上，ArXiv论文的PDF通常需要通过特定的API或链接下载，且翻译过程可能需要处理复杂的文本结构和格式。此外，Google翻译API或DeepL API可能需要注册并使用API密钥。

        
## Post by: timbilt
        
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> **timbilt**: GitHub仓库：<a href=“https://”GitHub.com“aiola lab”whisper ner“>https://”&#x2F；github.com；aiola实验室；whisper ner</a><p>拥抱脸演示：<a href=“https:”huggingface.co“spaces”aiola“whisper-ner-v1”rel=“nofollow”>https:”&#x2F；huggingface.co；空格；aiola&#x2F；whisper-ner-v1</a><p>很好的文章，专注于隐私；安全方面——有一个单一的模型来执行ASR和NER:<p><a href=“https:&#x2F；venturebeat.com&#x2F; ai'aiola推出了开源ai音频转录模型，该模型实时掩盖了敏感信息。”rel=“nofollow”>https:&#x2F；venturebeat.com；ai；aiola推出开源ai audi</一
            
**clueless**: &quot;The model processes audio files and simultaneously applies NER to tag or mask specific types of sensitive information directly within the transcription pipeline. Unlike traditional multi-step systems, which leave data exposed during intermediary processing stages, Whisper-NER eliminates the need for separate ASR and NER tools, reducing vulnerability to breaches.&quot;
> **clueless**: &“；该模型处理音频文件，同时应用NER直接在转录管道内标记或屏蔽特定类型的敏感信息。与传统的多步骤系统不同，Whisper NER在中间处理阶段会暴露数据，因此不需要单独的ASR和NER工具，从而降低了数据泄露的脆弱性&“；