Как я могу заставить или переобучить языковую модель для прогнозирования с использованием определенных слов/фраз? [закры ⇐ Python

[Anonymous]

Я пытаюсь создать программу, которая отображает слово и позволяет пользователю попытаться произнести то, что отображается на экране, в качестве введения в произношение и словарный запас. Язык, с которым я работаю, – тайский, но примеры здесь будут на английском языке.
Некоторые основные отправные точки я нашел в репозитории GitHub (https://github.com/PyThaiNLP/). pythaiasr), который я смог использовать для прогнозирования произносимых мной предложений. Он основан на существующих моделях, таких как этот набор данных HuggingFace. Я не знаю, работает ли он, используя словарь слов или комбинируя фонемы для создания слов.
В любом случае, как я могу заставить его прогнозировать (и получать уровни достоверности) на основе определенный набор слов/фраз? Всего их будет 44, по одной на каждую согласную в алфавите.
Например, в английской программе могут быть «фразы»:

Код: Выделить всё

[b ball, k car, d dog, f fish, j jelly, l lemon, m moon, ...]

И не распознает эти примеры путаницы:

Код: Выделить всё

[b car, d fish, l dog, m ball, ...]

Предположим, что слова уже существуют в языке.
Я немного новичок в искусственном интеллекте и нейронных сетях в целом, но если кто-то может указать мне на метод или структуру, я смогу взять их оттуда. Спасибо!

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/787 ... words-phra