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CHANGED
@@ -147,8 +147,8 @@ Here is an example of generation for Wikipedia page disambiguation:
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147 |
```python
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148 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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149 |
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150 |
-
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("impresso-project/nel-
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151 |
-
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("impresso-project/nel-
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152 |
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153 |
sentences = ["[START] United Press [END] - On the home front, the British populace remains steadfast in the face of ongoing air raids.",
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154 |
"In [START] London [END], trotz der Zerstörung, ist der Geist der Menschen ungebrochen, mit Freiwilligen und zivilen Verteidigungseinheiten, die unermüdlich arbeiten, um die Kriegsanstrengungen zu unterstützen.",
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@@ -174,8 +174,8 @@ Example with simulated OCR noise:
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174 |
```python
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175 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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176 |
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177 |
-
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("impresso-project/nel-
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178 |
-
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("impresso-project/nel-
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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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147 |
```python
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148 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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149 |
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150 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("impresso-project/nel-hipe-multilingual")
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151 |
+
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("impresso-project/nel-hipe-multilingual").eval()
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152 |
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153 |
sentences = ["[START] United Press [END] - On the home front, the British populace remains steadfast in the face of ongoing air raids.",
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154 |
"In [START] London [END], trotz der Zerstörung, ist der Geist der Menschen ungebrochen, mit Freiwilligen und zivilen Verteidigungseinheiten, die unermüdlich arbeiten, um die Kriegsanstrengungen zu unterstützen.",
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174 |
```python
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175 |
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
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176 |
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177 |
+
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("impresso-project/nel-hipe-multilingual")
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178 |
+
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("impresso-project/nel-hipe-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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