Update README.md

README.md

@@ -1,24 +1,26 @@
----
-license: apache-2.0
-datasets:
-- wmt/wmt17
-language:
-- tr
-- en
-metrics:
-- bleu
-pipeline_tag: translation
-tags:
-- chemistry
-- biology
-- medical
----
+---
+license: apache-2.0
+language:
+- tr
+- en
+metrics:
+- bleu
+pipeline_tag: translation
+tags:
+- chemistry
+- biology
+- medical
+---
 
 
 checkpoint = "ilhami/AcademicTranslation2024-tr-to-en"
+
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
+
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
+
 model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(checkpoint).to("cuda")
+
 tr= ["Sohbet robotları son yıllarda yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. ",
 "İnsanları taklit eden ve daha iyi müşteri memnuniyeti sağlayan sohbet robotları en gelişkin doğal dil işleme tekniklerine ihtiyaç duymaktadır. ",
 "Bu çalışma sohbet robotu konuşmalarının niyet tahminini geliştirmeye odaklanmıştır." ,
@@ -27,7 +29,9 @@ tr= ["Sohbet robotları son yıllarda yaygın bir şekilde kullanılmaya başlan
 "Bu çalışmanın sonunda, BERT ve BERT ile TF-IDF birleşimi modellerin diğer kombinasyonlardan daha iyi sonuç verdiği görülmüştür. ",
 "BERT gibi ön eğitimli modellerden faydalanmanın daha iyi bağlamsal anlama sağladığı ortaya çıkmıştır. ",
 "TF-IDF yerleştirmeleri, BERT gösterimi ile birleştirilerek niyet kategorisi tahmininin iyileştirilmesi amaçlanmıştır."]
+
 encoded_text = tokenizer(tr, return_tensors="pt", padding = True).to("cuda") 
+
 generated_tokens = model.generate(**encoded_text)
-en = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)
 
+en = tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)