Translation
Transformers
Safetensors
Chinese
Vietnamese
marian
text2text-generation
chinese-vietnamese
webnovel
xianxia
convert
nmt
machine-translation
Instructions to use ngocdang83/HachimiMT-60-QT with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- Transformers
How to use ngocdang83/HachimiMT-60-QT with Transformers:
# Use a pipeline as a high-level helper # Warning: Pipeline type "translation" is no longer supported in transformers v5. # You must load the model directly (see below) or downgrade to v4.x with: # 'pip install "transformers<5.0.0' from transformers import pipeline pipe = pipeline("translation", model="ngocdang83/HachimiMT-60-QT")# Load model directly from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ngocdang83/HachimiMT-60-QT") model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("ngocdang83/HachimiMT-60-QT", device_map="auto") - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
README: thêm stress test + giới hạn thật (Kim Ty/Kim Tơ)
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -46,6 +46,30 @@ Bản QT được huấn luyện trên dữ liệu đã chuẩn hóa toàn bộ
|
|
| 46 |
bản thường **đổi giọng ở ~24% chỗ chuyển câu**; bản QT: **0%**. Các lớp
|
| 47 |
ta/tôi, chúng ta/chúng tôi, hắn/nàng cũng về 0 tương tự.
|
| 48 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 49 |
## Dùng khi nào?
|
| 50 |
|
| 51 |
- ✅ Đọc/convert truyện tiên hiệp, huyền huyễn, cổ trang, đam mỹ cổ phong — hoặc bất
|
|
@@ -58,8 +82,6 @@ Vài điều đánh đổi (chủ đích, ghi rõ để khỏi bất ngờ):
|
|
| 58 |
|
| 59 |
- 我们/咱们 đều thành **"chúng ta"** (không còn phân biệt "chúng tôi").
|
| 60 |
- Xưng hô thân mật kiểu hiện đại (anh/em trong thoại yêu đương) phần lớn thành ta/ngươi.
|
| 61 |
-
- Tên riêng hiếm gặp thỉnh thoảng vẫn dịch chưa chuẩn — hạn chế chung của cả họ model
|
| 62 |
-
cỡ nhỏ này, không riêng bản QT.
|
| 63 |
|
| 64 |
## Dùng nhanh (Python)
|
| 65 |
|
|
|
|
| 46 |
bản thường **đổi giọng ở ~24% chỗ chuyển câu**; bản QT: **0%**. Các lớp
|
| 47 |
ta/tôi, chúng ta/chúng tôi, hắn/nàng cũng về 0 tương tự.
|
| 48 |
|
| 49 |
+
## Câu khó (stress test)
|
| 50 |
+
|
| 51 |
+
**Một câu chứa 4 ngôi** — không lẫn ai với ai:
|
| 52 |
+
|
| 53 |
+
> 他说你不懂她的心思,我们都别插手了。
|
| 54 |
+
> → *Hắn nói ngươi không hiểu tâm tư của nàng, chúng ta đều đừng nhúng tay vào.*
|
| 55 |
+
|
| 56 |
+
**Đoạn dài nhiều lượt xưng hô** — chỗ bản thường dễ "đổi giọng ngay giữa đoạn":
|
| 57 |
+
|
| 58 |
+
> 张羽同学,我们了解到你的家庭情况恐怕不足以负担这边的学费。不过我们为贫困生提供了优惠的贷款服务,只要你愿意抵押一些不重要的器官就行……
|
| 59 |
+
|
| 60 |
+
| | Dịch |
|
| 61 |
+
|---|---|
|
| 62 |
+
| Bản thường | Bạn học Trương Vũ, **chúng tôi** hiểu được tình hình gia đình của **bạn**… Tuy nhiên, **chúng ta** đã cung cấp dịch vụ vay… chỉ cần **bạn**… ← *trộn 2 giọng trong 1 đoạn* |
|
| 63 |
+
| **Bản QT** | Bạn học Trương Vũ, **chúng ta** biết được tình hình gia đình của **ngươi**… Nhưng **chúng ta** đã cung cấp dịch vụ vay vốn ưu đãi… chỉ cần **ngươi** chịu thế chấp một số nội tạng không quan trọng là được... |
|
| 64 |
+
|
| 65 |
+
## Giới hạn đã biết (ví dụ thật, không giấu)
|
| 66 |
+
|
| 67 |
+
Tên riêng/thuật ngữ hiếm thỉnh thoảng lệch âm hoặc bị dịch nghĩa — hạn chế chung của
|
| 68 |
+
cả họ model cỡ nhỏ, không riêng bản QT. Ví dụ tên linh thú 【异瞳金丝猴】
|
| 69 |
+
(chuẩn: *Dị Đồng Kim Ty Hầu*): bản thường ra "Kim **Ti** Hầu", bản QT ra
|
| 70 |
+
"Kim **Tơ** Hầu" (dịch nghĩa chữ 丝). Đọc truyện nhiều tên riêng lạ thì nên
|
| 71 |
+
soát lại các tên xuất hiện lần đầu.
|
| 72 |
+
|
| 73 |
## Dùng khi nào?
|
| 74 |
|
| 75 |
- ✅ Đọc/convert truyện tiên hiệp, huyền huyễn, cổ trang, đam mỹ cổ phong — hoặc bất
|
|
|
|
| 82 |
|
| 83 |
- 我们/咱们 đều thành **"chúng ta"** (không còn phân biệt "chúng tôi").
|
| 84 |
- Xưng hô thân mật kiểu hiện đại (anh/em trong thoại yêu đương) phần lớn thành ta/ngươi.
|
|
|
|
|
|
|
| 85 |
|
| 86 |
## Dùng nhanh (Python)
|
| 87 |
|