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数据来自于[NiuTrans/Classical-Modern: 非常全的文言文(古文)-现代文平行语料 (github.com)](https://github.com/NiuTrans/Classical-Modern)。
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由于原始数据中部分古文没有译文,所以本数据集的数据仅包括了[双语数据 ](https://github.com/NiuTrans/Classical-Modern/tree/main/双语数据)。
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数据来自于[NiuTrans/Classical-Modern: 非常全的文言文(古文)-现代文平行语料 (github.com)](https://github.com/NiuTrans/Classical-Modern)。
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由于原始数据中部分古文没有译文,所以本数据集的数据仅包括了[双语数据 ](https://github.com/NiuTrans/Classical-Modern/tree/main/双语数据)。
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# Usage
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```python
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from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
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from transformers import AutoTokenizer
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+
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prefix = "普通话到文言文"
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("xmj2002/bart_modern_classical")
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model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("xmj2002/bart_modern_classical")
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+
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text = "曲曲折折的荷塘上面,弥望旳是田田的叶子。叶子出水很高,像亭亭旳舞女旳裙。"
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inputs = tokenizer(prefix+text, return_tensors="pt").input_ids
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outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=40, do_sample=True, top_k=30, top_p=0.95)
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tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
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# output:曲 塘 之 上 , 弥 望 则 田 田 之 叶 , 叶 出 水 高 , 若 舞 女 低 裙 。
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```
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