| | --- |
| | library_name: transformers |
| | language: |
| | - ru |
| | pipeline_tag: text2text-generation |
| | --- |
| | # basic-go/rut5-base-texificator-st1 |
| |
|
| | 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. |
| |
|
| | ## Использование |
| |
|
| | Пример ниже демонстрирует нормализацию: |
| |
|
| | ```python |
| | 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](https://github.com/basic-go-ahead/emma) для актуальной пред- и постобработки данных. |
