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+
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+
language: zh
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+
datasets: c2m
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+
widget:
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+
- text: "往者不可谏,来者犹可追。"
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+
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+
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8 |
+
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9 |
+
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10 |
+
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11 |
+
# Chinese word-based RoBERTa Miniatures
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+
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13 |
+
## Model description
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14 |
+
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+
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16 |
+
## How to use
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17 |
+
使用 pipeline 调用模型:
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18 |
+
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19 |
+
```python
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20 |
+
>>> from transformers import pipeline
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21 |
+
>>> model_checkpoint = "supermy/c2m"
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22 |
+
>>> translator = pipeline("translation",
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23 |
+
model=model_checkpoint,
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24 |
+
num_return_sequences=1,
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25 |
+
max_length=52,
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26 |
+
truncation=True,)
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27 |
+
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28 |
+
>>> translator("往者不可谏,来者犹可追。")
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29 |
+
[{'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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30 |
+
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31 |
+
>>> translator("福兮祸所伏,祸兮福所倚。",do_sample=True)
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32 |
+
[{'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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33 |
+
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34 |
+
>>> translator("成事不说,遂事不谏,既往不咎。", num_return_sequences=1,do_sample=True)
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35 |
+
[{'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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36 |
+
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37 |
+
>>> translator("逝者如斯夫!不舍昼夜。",num_return_sequences=1,max_length=30)
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38 |
+
[{'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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39 |
+
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40 |
+
```
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41 |
+
Here is how to use this model to get the features of a given text in PyTorch:
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42 |
+
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43 |
+
```python
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44 |
+
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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45 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("supermy/c2m")
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46 |
+
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("supermy/c2m")
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47 |
+
text = "用你喜欢的任何文本替换我。"
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48 |
+
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
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+
output = model(**encoded_input)
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+
```
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+
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52 |
+
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+
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54 |
+
## Training data
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+
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+
```
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+
```
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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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+
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+
```
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+
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67 |
+
### entry and citation info
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+
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+
```
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+
```
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