# Model Card for Model ID

This model can restore punctuation and auto-capitalize lower cased Hungarian text. It was trained on the Hungarian Web Corpus with over 4 million examples and 300+ million tokens.
Supported punctuations: Colon(:), Comma(,), Dot(.), Exclamation(!), Hyphen(-), Question(?) and the upper case versions of these, as well as a standalone Upper class for capitalization.

## Model Details

          COLON	  COMMA	  DOT	  EXCLAM   HYPHEN    QUES
          0.614	  0.865	  0.863	  0.439	   0.802     0.782  F1-SCORE
          21686	  471759  284383  13638	   85858     13714  SUPPORT
						
          UPPER	  UPCOLON UPCOMMA  UPDOT   UPEXCLAM  UPHYPHEN	UPQUES
          0.918	  0.700	  0.820	   0.831   0.579	 0.822	    0.593   F1-SCORE
          671674  6314	  63106	   27618   3334	     44859	    1402    SUPPORT
          
		  ***********************************************************************			
          micro   macro   CDQ                
          avg	  avg	  macro 		 	
          0.872	  0.741	  0.837   F1-SCORE


### Model Description

I aim to fill the gap between Speech Recognition (speech2text) and downstream NLP tasks by developing a model for Automatic Punctuation Restoration (APR) in Hungarian called ‘hupunct’, that has raw unpunctuated lower-cased text as its input, and has the corrected, punctuated text as its output. The solution is based on a widely used NLP technique, which involves the finetuning of a pretrained special deep neural network, a Transformer.
The hupunct model, after training for less than one epoch on the dataset generated from the Hungarian Web Corpus reached a test micro average F1-score of 87.2% and macro average F1-score of 74,1%. The CDQ macro F1-score achieved was 83.7%. This surpasses the current state-of-the art Hungarian model, although on a different but arguably harder dataset, even with using only one prediction per token. The model learned to restore punctuations belonging to the additional base punctuation classes and all the upper versions of those classes to a reasonable extent. Additionally, it can also auto-capitalize, which is a convenient feature. The finetuning of huBERT for the APR task in Hungarian proved to be a powerful and very practical approach, especially with the usage of the HF platform. 

### Examples

Input:
'gerendai páltól a következőt idézzük gyermekkorom óta szeretem a balatont a balatoni tájak mindig is lenyűgöztek és néha néha mikor a balaton partján sétálok szívemet elönti a szeretet hogyan lehet valami ilyen szép a következő vendégünk hambuch kevin a balatonfenyvesi egyetem doktora a knorr bremse kutatás fejlesztésért felelős vezetője kevin ilyen olyan projektekben vett részt a mta val közösen majd 1999 ben alapítottak barátjával csisztapusztai arnolddal egy céget megpedíg a gránit kft t ezután kezdte meg tevékenységét a német cégnél ahol a gránit kft ben szerzett tapasztalatát kamatoztatja'

Output:
'Gerendai Páltól a következőt idézzük: Gyermekkorom óta szeretem a Balatont. A balatoni tájak mindig is lenyűgöztek, és néha-néha, mikor a Balaton partján sétálok, szívemet elönti a szeretet. Hogyan lehet valami ilyen szép? A következő vendégünk Hambuch Kevin, a Balatonfenyvesi Egyetem doktora, a Knorr-Bremse kutatás-fejlesztésért felelős vezetője. Kevin ilyen-olyan projektekben vett részt a Mta-val közösen, majd 1999-ben alapítottak barátjával, Csisztapusztai Arnolddal egy céget, megpedíg a Gránit Kft-t. Ezután kezdte meg tevékenységét a német cégnél, ahol a Gránit Kft-ben szerzett tapasztalatát kamatoztatja.'


- **Developed by:** Tamás Gyenis - tamgyen@gmail.com

{"language": ["hu"], "license": "apache-2.0", "library_name": "transformers", "tags": ["punctuation", "punctuation_restoration", "hungarian", "hungarian web corpus", "punctuation restoration", "k\u00f6zpontoz\u00e1s"], "metrics": ["accuracy", "f1"], "pipeline_tag": "token-classification"}
transformers pytorch safetensors bert token-classification punctuation punctuation_restoration hungarian hungarian web corpus punctuation restoration központozás hu license:apache-2.0 autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #bert #token-classification #punctuation #punctuation_restoration #hungarian #hungarian web corpus #punctuation restoration #központozás #hu #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

# Model Card for Model ID

This model can restore punctuation and auto-capitalize lower cased Hungarian text. It was trained on the Hungarian Web Corpus with over 4 million examples and 300+ million tokens.
Supported punctuations: Colon(:), Comma(,), Dot(.), Exclamation(!), Hyphen(-), Question(?) and the upper case versions of these, as well as a standalone Upper class for capitalization.

## Model Details

          COLON	  COMMA	  DOT	  EXCLAM   HYPHEN    QUES
          0.614	  0.865	  0.863	  0.439	   0.802     0.782  F1-SCORE
          21686	  471759  284383  13638	   85858     13714  SUPPORT
						
          UPPER	  UPCOLON UPCOMMA  UPDOT   UPEXCLAM  UPHYPHEN	UPQUES
          0.918	  0.700	  0.820	   0.831   0.579	 0.822	    0.593   F1-SCORE
          671674  6314	  63106	   27618   3334	     44859	    1402    SUPPORT
          
		  *			
          micro   macro   CDQ                
          avg	  avg	  macro 		 	
          0.872	  0.741	  0.837   F1-SCORE


### Model Description

I aim to fill the gap between Speech Recognition (speech2text) and downstream NLP tasks by developing a model for Automatic Punctuation Restoration (APR) in Hungarian called ‘hupunct’, that has raw unpunctuated lower-cased text as its input, and has the corrected, punctuated text as its output. The solution is based on a widely used NLP technique, which involves the finetuning of a pretrained special deep neural network, a Transformer.
The hupunct model, after training for less than one epoch on the dataset generated from the Hungarian Web Corpus reached a test micro average F1-score of 87.2% and macro average F1-score of 74,1%. The CDQ macro F1-score achieved was 83.7%. This surpasses the current state-of-the art Hungarian model, although on a different but arguably harder dataset, even with using only one prediction per token. The model learned to restore punctuations belonging to the additional base punctuation classes and all the upper versions of those classes to a reasonable extent. Additionally, it can also auto-capitalize, which is a convenient feature. The finetuning of huBERT for the APR task in Hungarian proved to be a powerful and very practical approach, especially with the usage of the HF platform. 

### Examples

Input:
'gerendai páltól a következőt idézzük gyermekkorom óta szeretem a balatont a balatoni tájak mindig is lenyűgöztek és néha néha mikor a balaton partján sétálok szívemet elönti a szeretet hogyan lehet valami ilyen szép a következő vendégünk hambuch kevin a balatonfenyvesi egyetem doktora a knorr bremse kutatás fejlesztésért felelős vezetője kevin ilyen olyan projektekben vett részt a mta val közösen majd 1999 ben alapítottak barátjával csisztapusztai arnolddal egy céget megpedíg a gránit kft t ezután kezdte meg tevékenységét a német cégnél ahol a gránit kft ben szerzett tapasztalatát kamatoztatja'

Output:
'Gerendai Páltól a következőt idézzük: Gyermekkorom óta szeretem a Balatont. A balatoni tájak mindig is lenyűgöztek, és néha-néha, mikor a Balaton partján sétálok, szívemet elönti a szeretet. Hogyan lehet valami ilyen szép? A következő vendégünk Hambuch Kevin, a Balatonfenyvesi Egyetem doktora, a Knorr-Bremse kutatás-fejlesztésért felelős vezetője. Kevin ilyen-olyan projektekben vett részt a Mta-val közösen, majd 1999-ben alapítottak barátjával, Csisztapusztai Arnolddal egy céget, megpedíg a Gránit Kft-t. Ezután kezdte meg tevékenységét a német cégnél, ahol a Gránit Kft-ben szerzett tapasztalatát kamatoztatja.'


- Developed by: Tamás Gyenis - tamgyen@URL

# Model Card for Model ID

This model can restore punctuation and auto-capitalize lower cased Hungarian text. It was trained on the Hungarian Web Corpus with over 4 million examples and 300+ million tokens.
Supported punctuations: Colon(:), Comma(,), Dot(.), Exclamation(!), Hyphen(-), Question(?) and the upper case versions of these, as well as a standalone Upper class for capitalization. ## Model Details

          COLON	  COMMA	  DOT	  EXCLAM   HYPHEN    QUES
          0.614	  0.865	  0.863	  0.439	   0.802     0.782  F1-SCORE
          21686	  471759  284383  13638	   85858     13714  SUPPORT
						
          UPPER	  UPCOLON UPCOMMA  UPDOT   UPEXCLAM  UPHYPHEN	UPQUES
          0.918	  0.700	  0.820	   0.831   0.579	 0.822	    0.593   F1-SCORE
          671674  6314	  63106	   27618   3334	     44859	    1402    SUPPORT
          
		  *			
          micro   macro   CDQ                
          avg	  avg	  macro 		 	
          0.872	  0.741	  0.837   F1-SCORE ### Model Description

I aim to fill the gap between Speech Recognition (speech2text) and downstream NLP tasks by developing a model for Automatic Punctuation Restoration (APR) in Hungarian called ‘hupunct’, that has raw unpunctuated lower-cased text as its input, and has the corrected, punctuated text as its output. The solution is based on a widely used NLP technique, which involves the finetuning of a pretrained special deep neural network, a Transformer.
The hupunct model, after training for less than one epoch on the dataset generated from the Hungarian Web Corpus reached a test micro average F1-score of 87.2% and macro average F1-score of 74,1%. The CDQ macro F1-score achieved was 83.7%. This surpasses the current state-of-the art Hungarian model, although on a different but arguably harder dataset, even with using only one prediction per token. The model learned to restore punctuations belonging to the additional base punctuation classes and all the upper versions of those classes to a reasonable extent. Additionally, it can also auto-capitalize, which is a convenient feature. The finetuning of huBERT for the APR task in Hungarian proved to be a powerful and very practical approach, especially with the usage of the HF platform. ### Examples

Input:
'gerendai páltól a következőt idézzük gyermekkorom óta szeretem a balatont a balatoni tájak mindig is lenyűgöztek és néha néha mikor a balaton partján sétálok szívemet elönti a szeretet hogyan lehet valami ilyen szép a következő vendégünk hambuch kevin a balatonfenyvesi egyetem doktora a knorr bremse kutatás fejlesztésért felelős vezetője kevin ilyen olyan projektekben vett részt a mta val közösen majd 1999 ben alapítottak barátjával csisztapusztai arnolddal egy céget megpedíg a gránit kft t ezután kezdte meg tevékenységét a német cégnél ahol a gránit kft ben szerzett tapasztalatát kamatoztatja'

Output:
'Gerendai Páltól a következőt idézzük: Gyermekkorom óta szeretem a Balatont. A balatoni tájak mindig is lenyűgöztek, és néha-néha, mikor a Balaton partján sétálok, szívemet elönti a szeretet. Hogyan lehet valami ilyen szép? A következő vendégünk Hambuch Kevin, a Balatonfenyvesi Egyetem doktora, a Knorr-Bremse kutatás-fejlesztésért felelős vezetője. Kevin ilyen-olyan projektekben vett részt a Mta-val közösen, majd 1999-ben alapítottak barátjával, Csisztapusztai Arnolddal egy céget, megpedíg a Gránit Kft-t. Ezután kezdte meg tevékenységét a német cégnél, ahol a Gránit Kft-ben szerzett tapasztalatát kamatoztatja.'


- Developed by: Tamás Gyenis - tamgyen@URL
TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #bert #token-classification #punctuation #punctuation_restoration #hungarian #hungarian web corpus #punctuation restoration #központozás #hu #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # Model Card for Model ID

This model can restore punctuation and auto-capitalize lower cased Hungarian text. It was trained on the Hungarian Web Corpus with over 4 million examples and 300+ million tokens.
Supported punctuations: Colon(:), Comma(,), Dot(.), Exclamation(!), Hyphen(-), Question(?) and the upper case versions of these, as well as a standalone Upper class for capitalization. ## Model Details

          COLON	  COMMA	  DOT	  EXCLAM   HYPHEN    QUES
          0.614	  0.865	  0.863	  0.439	   0.802     0.782  F1-SCORE
          21686	  471759  284383  13638	   85858     13714  SUPPORT
						
          UPPER	  UPCOLON UPCOMMA  UPDOT   UPEXCLAM  UPHYPHEN	UPQUES
          0.918	  0.700	  0.820	   0.831   0.579	 0.822	    0.593   F1-SCORE
          671674  6314	  63106	   27618   3334	     44859	    1402    SUPPORT
          
		  *			
          micro   macro   CDQ                
          avg	  avg	  macro 		 	
          0.872	  0.741	  0.837   F1-SCORE ### Model Description

I aim to fill the gap between Speech Recognition (speech2text) and downstream NLP tasks by developing a model for Automatic Punctuation Restoration (APR) in Hungarian called ‘hupunct’, that has raw unpunctuated lower-cased text as its input, and has the corrected, punctuated text as its output. The solution is based on a widely used NLP technique, which involves the finetuning of a pretrained special deep neural network, a Transformer.
The hupunct model, after training for less than one epoch on the dataset generated from the Hungarian Web Corpus reached a test micro average F1-score of 87.2% and macro average F1-score of 74,1%. The CDQ macro F1-score achieved was 83.7%. This surpasses the current state-of-the art Hungarian model, although on a different but arguably harder dataset, even with using only one prediction per token. The model learned to restore punctuations belonging to the additional base punctuation classes and all the upper versions of those classes to a reasonable extent. Additionally, it can also auto-capitalize, which is a convenient feature. The finetuning of huBERT for the APR task in Hungarian proved to be a powerful and very practical approach, especially with the usage of the HF platform. ### Examples

Input:
'gerendai páltól a következőt idézzük gyermekkorom óta szeretem a balatont a balatoni tájak mindig is lenyűgöztek és néha néha mikor a balaton partján sétálok szívemet elönti a szeretet hogyan lehet valami ilyen szép a következő vendégünk hambuch kevin a balatonfenyvesi egyetem doktora a knorr bremse kutatás fejlesztésért felelős vezetője kevin ilyen olyan projektekben vett részt a mta val közösen majd 1999 ben alapítottak barátjával csisztapusztai arnolddal egy céget megpedíg a gránit kft t ezután kezdte meg tevékenységét a német cégnél ahol a gránit kft ben szerzett tapasztalatát kamatoztatja'

Output:
'Gerendai Páltól a következőt idézzük: Gyermekkorom óta szeretem a Balatont. A balatoni tájak mindig is lenyűgöztek, és néha-néha, mikor a Balaton partján sétálok, szívemet elönti a szeretet. Hogyan lehet valami ilyen szép? A következő vendégünk Hambuch Kevin, a Balatonfenyvesi Egyetem doktora, a Knorr-Bremse kutatás-fejlesztésért felelős vezetője. Kevin ilyen-olyan projektekben vett részt a Mta-val közösen, majd 1999-ben alapítottak barátjával, Csisztapusztai Arnolddal egy céget, megpedíg a Gránit Kft-t. Ezután kezdte meg tevékenységét a német cégnél, ahol a Gránit Kft-ben szerzett tapasztalatát kamatoztatja.'


- Developed by: Tamás Gyenis - tamgyen@URL