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language: zh |
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datasets: c2m |
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inference: |
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parameters: |
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max_length: 108 |
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num_return_sequences: 1 |
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do_sample: True |
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widget: |
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- text: "往者不可谏,来者犹可追。" |
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example_title: "往来" |
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- text: "逝者如斯夫!不舍昼夜。" |
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example_title: "誓不" |
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# 文言文 to 现代文 |
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## Model description |
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## How to use |
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使用 pipeline 调用模型: |
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```python |
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>>> from transformers import pipeline |
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>>> model_checkpoint = "supermy/c2m" |
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>>> translator = pipeline("translation", |
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model=model_checkpoint, |
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num_return_sequences=1, |
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max_length=52, |
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truncation=True,) |
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>>> translator("往者不可谏,来者犹可追。") |
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[{'translation_text': '过 去 的 事 情 不能 劝 谏 , 未来 的 事 情 还 可以 追 回 来 。 如 果 过 去 的 事 情 不能 劝 谏 , 那 么 , 未来 的 事 情 还 可以 追 回 来 。 如 果 过 去 的 事 情'}] |
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>>> translator("福兮祸所伏,祸兮福所倚。",do_sample=True) |
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[{'translation_text': '幸 福 是 祸 患 所 隐 藏 的 , 灾 祸 是 福 祸 所 依 托 的 。 这 些 都 是 幸 福 所 依 托 的 。 这 些 都 是 幸 福 所 带 来 的 。 幸 福 啊 , 也 是 幸 福'}] |
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>>> translator("成事不说,遂事不谏,既往不咎。", num_return_sequences=1,do_sample=True) |
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[{'translation_text': '事 情 不 高 兴 , 事 情 不 劝 谏 , 过 去 的 事 就 不 会 责 怪 。 事 情 没 有 多 久 了 , 事 情 没 有 多 久 , 事 情 没 有 多 久 了 , 事 情 没 有 多'}] |
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>>> translator("逝者如斯夫!不舍昼夜。",num_return_sequences=1,max_length=30) |
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[{'translation_text': '逝 去 的 人 就 像 这 样 啊 , 不分 昼夜 地 去 追 赶 它 们 。 这 样 的 人 就 不 会 忘 记'}] |
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``` |
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Here is how to use this model to get the features of a given text in PyTorch: |
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```python |
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("supermy/c2m") |
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model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("supermy/c2m") |
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text = "用你喜欢的任何文本替换我。" |
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encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt') |
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output = model(**encoded_input) |
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``` |
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## Training data |
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## Training procedure |
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[文言文数据集](https://huggingface.co/datasets/supermy/Classical-Modern) 训练数据. Helsinki-NLP [Helsinki-NLP](Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en) 模型: |
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### entry and citation info |
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