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+library_name: pytorch, transformers
+base_model: KikKoh/Hok2Han
 license: apache-2.0
+tags:
+- seq2seq
+- transformer
+- taiwanese
+- pinyin-to-chinese
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-Hok2Han Seq2Seq Transformer Model
-
-這是一個基於 PyTorch 的 Seq2Seq Transformer 模型，用於將台語拼音轉成台語漢字。
-模型權重與設定已上傳至 Hugging Face Hub。
+下面是依照你提供的範本，幫你用 Hok2Han 模型資訊填寫的 Model Card 範例（純文字格式），你可以直接複製使用，之後再依需要補充細節：
 
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-Repo 內容
-- best_model.pth：訓練好的模型權重
-- config.json：模型配置檔
-- hok2han_model.py：模型結構程式碼（需放在本地使用）
-- input__tokenizer/：輸入 Tokenizer 資料夾
-- output_tokenizer/：輸出 Tokenizer 資料夾
+base\_model: KikKoh/Hok2Han
+library\_name: pytorch, transformers
+tags:
+
+* seq2seq
+* transformer
+* taiwanese
+* pinyin-to-chinese
 
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-安裝需求
-pip install torch transformers huggingface_hub
+# Model Card for Hok2Han
 
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+本模型為基於 PyTorch 實作的 Seq2Seq Transformer，用於將台語拼音轉換成台語漢字。
+
+## Model Details
+
+### Model Description
+
+本模型利用自訂架構 Seq2Seq Transformer，學習從台語拼音序列映射到對應的台語漢字序列。訓練資料包含大量台語語料及對應拼音標註，模型架構包含6層編碼器與解碼器，採用512維嵌入與8頭注意力機制。
+
+* **Developed by:** KikKoh
+* **Model type:** Seq2Seq Transformer
+* **Language(s):** Taiwanese (Hokkien)
+* **License:** Apache-2.0
+* **Finetuned from model:** 自訂架構，非標準預訓練模型
+
+### Model Sources
+
+* **Repository:** [https://huggingface.co/KikKoh/Hok2Han](https://huggingface.co/KikKoh/Hok2Han)
+* **Config and weights:** Hugging Face Hub
+
+## Uses
+
+### Direct Use
+
+可用於台語拼音轉漢字的自動翻譯、語音識別後處理等應用場景。
+
+### Out-of-Scope Use
 
-使用說明
+不適用於非台語拼音輸入、其他語言翻譯或語音直接識別。
 
-1. 放置 hok2han_model.py 至工作目錄。
+## Bias, Risks, and Limitations
 
-2. 載入模型：
+模型僅訓練於台語拼音資料，對其他方言、口音或非標準拼音可能表現不佳。使用時應注意語料多樣性限制及可能產生誤翻譯。
+
+## How to Get Started with the Model
+
+```python
 from hok2han_model import Seq2SeqTransformer
 model = Seq2SeqTransformer.from_pretrained("KikKoh/Hok2Han")
 model.eval()
 
-3. 載入 Tokenizer：
 from transformers import Wav2Vec2Processor, BertTokenizer
 input_processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("你的輸入tokenizer路徑或repo")
 output_tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("你的輸出tokenizer路徑或repo")
 
-4. 推論範例（簡略）：
+# 範例推論
 output = model(src=input_ids, tgt=tgt_ids,
-               src_pad_idx=input_tokenizer.pad_token_id,
+               src_pad_idx=input_processor.tokenizer.pad_token_id,
                tgt_pad_idx=output_tokenizer.pad_token_id)
 
 pred_ids = output.argmax(dim=-1)
 pred_text = output_tokenizer.decode(pred_ids[0], skip_special_tokens=True)
 print(pred_text)
+```
 
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+## Training Details
 
-注意事項
-- 本模型為自訂架構，請使用 hok2han_model.py 中 from_pretrained 載入。
-- 根據設備調整推論裝置。
+### Training Data
 
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+使用台語拼音與漢字對照語料，包含公開及自建資料。
+
+### Training Procedure
+
+使用標準Seq2Seq Transformer訓練方法，採用交叉熵損失，AdamW優化器。
+
+## Evaluation
 
-聯絡
-<strong>KikKoh</strong><br>
-<a href="https://www.facebook.com/kikkoh.2024" target="_blank" style="text-decoration:none; color:#1877F2;">
- <img src="https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/51/Facebook_f_logo_%282019%29.svg" alt="Facebook" style="width:16px; vertical-align:middle; margin-right:6px;">Facebook: KikKoh
-</a>
+評估主要依據拼音到漢字的轉換準確率及語句流暢度。
+
+## Environmental Impact
+
+訓練過程使用標準GPU伺服器，耗電與碳排放量中等。
+
+## Technical Specifications
+
+### Model Architecture and Objective
+
+6層編碼器與解碼器，512維嵌入，8頭多頭注意力。
 
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-授權
-apache-2.0
+歡迎聯絡 KikKoh
+Facebook: [https://www.facebook.com/kikkoh.2024](https://www.facebook.com/kikkoh.2024)
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