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@@ -171,7 +171,12 @@ which outputs the following top-5 predictions (using constrained beam search)
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Example with simulated OCR noise:
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sentences = ["[START] Un1ted Press [END] - On the h0me fr0nt, the British p0pulace remains steadfast in the f4ce of 0ngoing air raids.",
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"In [START] Lon6on [END], trotz d3r Zerstörung, ist der Geist der M3nschen ungeb4ochen, mit Freiwilligen und zivilen Verteidigungseinheiten, die unermüdlich arbeiten, um die Kriegsanstrengungen zu unterstützen.",
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177 |
"Les rapports des correspondants de la [START] AFP [END] mettent en lumiére la poussée nationale pour augmenter la production dans les usines, essentielle pour fournir au front les matériaux nécessaires à la victoire."]
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172 |
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173 |
Example with simulated OCR noise:
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174 |
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```python
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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176 |
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("impresso-project/nel-historic-multilingual")
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178 |
+
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("impresso-project/nel-historic-multilingual").eval()
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179 |
+
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180 |
sentences = ["[START] Un1ted Press [END] - On the h0me fr0nt, the British p0pulace remains steadfast in the f4ce of 0ngoing air raids.",
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181 |
"In [START] Lon6on [END], trotz d3r Zerstörung, ist der Geist der M3nschen ungeb4ochen, mit Freiwilligen und zivilen Verteidigungseinheiten, die unermüdlich arbeiten, um die Kriegsanstrengungen zu unterstützen.",
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182 |
"Les rapports des correspondants de la [START] AFP [END] mettent en lumiére la poussée nationale pour augmenter la production dans les usines, essentielle pour fournir au front les matériaux nécessaires à la victoire."]
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