Commit
·
6b8b15a
1
Parent(s):
da9c20a
Slight update to the readme
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -111,7 +111,7 @@ print(output)
|
|
| 111 |
|
| 112 |
Деректер жиынының жалпы өлшемін ескере отырып, олар осы үлгінің репозиторийіне қосылмаған. Дегенмен, DalaT5-ті өзіңіз дәл баптағыңыз келсе, келесі әрекеттерді орындаңыз / Given the total size of the datasets, they haven't been included in this model's repository. However, should you wish to fine-tune DalaT5 yourself, please do the following:
|
| 113 |
|
| 114 |
-
1. `get_data.sh` қабық сценарий файлын
|
| 115 |
2. Сол қалтадағы `generate_cyr_lat_pairs.py` файлын іске қосыңыз / Run the `generate_cyr_lat_pairs.py` file in the same folder
|
| 116 |
3. Қазақ корпус файлын тазалау және деректер жинағын араластыру үшін `generate_clean_corpus.sh` іске қосыңыз / Run `generate_clean_corpus.sh` to clean the Kazakh corpus file and shuffle the dataset
|
| 117 |
4. Токенизаторды тазартылған корпусқа үйрету үшін `train_tokeniser.py` іске қосыңыз / Run `train_tokeniser.py` to train the tokeniser on the cleaned corpus
|
|
|
|
| 111 |
|
| 112 |
Деректер жиынының жалпы өлшемін ескере отырып, олар осы үлгінің репозиторийіне қосылмаған. Дегенмен, DalaT5-ті өзіңіз дәл баптағыңыз келсе, келесі әрекеттерді орындаңыз / Given the total size of the datasets, they haven't been included in this model's repository. However, should you wish to fine-tune DalaT5 yourself, please do the following:
|
| 113 |
|
| 114 |
+
1. `get_data.sh` қабық сценарий файлын "src/data" қалтасында іске қосыңыз / Run the `get_data.sh` shell script file in the "src/data" folder
|
| 115 |
2. Сол қалтадағы `generate_cyr_lat_pairs.py` файлын іске қосыңыз / Run the `generate_cyr_lat_pairs.py` file in the same folder
|
| 116 |
3. Қазақ корпус файлын тазалау және деректер жинағын араластыру үшін `generate_clean_corpus.sh` іске қосыңыз / Run `generate_clean_corpus.sh` to clean the Kazakh corpus file and shuffle the dataset
|
| 117 |
4. Токенизаторды тазартылған корпусқа үйрету үшін `train_tokeniser.py` іске қосыңыз / Run `train_tokeniser.py` to train the tokeniser on the cleaned corpus
|