Downloads · 30 days
15
4% of all-time downloads
basic-go/rut5-base-texificator-st1
rut5-base-texificator-st1 is a text generation model from basic-go. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers.
Модель предназначена для нормализации исходного текста, содержащего математические сущности, выраженные в смеси полусловесных формулировок и/или различных математических языков разметки, в текст, приведенный в соответ…
Downloads · 30 days
15
4% of all-time downloads
All-time downloads
408
Public
Parameters
234M
937 MB on disk
Likes
0
Public
Click a slice to open those files.
.safetensors937 MB · 99%
From the Hugging Face model README
Модель предназначена для нормализации исходного текста, содержащего математические сущности, выраженные в смеси полусловесных формулировок и/или различных математических языков разметки, в текст, приведенный в соответствие с правилами системы компьютерной вёрстки LaTeX для русского языка.
Пример ниже демонстрирует нормализацию:
from transformers import pipeline
normalizer = pipeline("text2text-generation", model="basic-go/rut5-base-texificator-st1")
inputs = ["неопределённый интеграл жи штрих от икс дэ икс равно жи от икс плюс цэ большое",
r"f : RR^(2) -> RR^(3)"]
results = normalizer(inputs, max_length=128, do_sample=True, length_penalty=0.5, top_k=100, num_beams=7, early_stopping=True, repetition_penalty=2.5)
print(results)
# [{'generated_text': "\\(\\int g'(x)dx=g(x)+C\\)"}, {'generated_text': '\\(f : \\mathbb{R}^2 \\to \\mathbb{R}^3\\)'}]
Вместе с тем рекомендуется использовать модель в составе библиотеки Emma для актуальной пред- и постобработки данных.