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---
language: zh
datasets: c2m
inference:
parameters:
max_length: 108
num_return_sequences: 1
do_sample: True
widget:
- text: "往者不可谏,来者犹可追。"
example_title: "往来"
- text: "逝者如斯夫!不舍昼夜。"
example_title: "誓不"
---
# 文言文 to 现代文
## Model description
## How to use
使用 pipeline 调用模型:
```python
>>> from transformers import pipeline
>>> model_checkpoint = "supermy/c2m"
>>> translator = pipeline("translation",
model=model_checkpoint,
num_return_sequences=1,
max_length=52,
truncation=True,)
>>> translator("往者不可谏,来者犹可追。")
[{'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'}]
>>> translator("福兮祸所伏,祸兮福所倚。",do_sample=True)
[{'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'}]
>>> translator("成事不说,遂事不谏,既往不咎。", num_return_sequences=1,do_sample=True)
[{'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'}]
>>> translator("逝者如斯夫!不舍昼夜。",num_return_sequences=1,max_length=30)
[{'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'}]
```
Here is how to use this model to get the features of a given text in PyTorch:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("supermy/c2m")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("supermy/c2m")
text = "用你喜欢的任何文本替换我。"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='pt')
output = model(**encoded_input)
```
## Training data
```
```
## Training procedure
[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:
```
### entry and citation info
```
``` |