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@@ -24,15 +24,24 @@ Datos utilizados para o adestramento
 
 Auténticos e Sintéticos (Transliteração)[Colocar Paper] 
 
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 **Procedemento de adestramento**
 
-Tokenization feita co tokenizador de linguakit https://github.com/citiususc/Linguakit
++ Tokenization dos datasets feita co tokenizador de linguakit https://github.com/citiususc/Linguakit
+
++ O vocabulario para os modelos foi xerado a través do script [learn_bpe.py](https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py/blob/master/tools/learn_bpe.py) da open NMT
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++ Usando o .yaml neste repositorio pode replicar o proceso de adestramento do seguinte xeito
 
-BPE Modelos proprios
+```bash 
+onmt_build_vocab -config  bpe-es-gl_emb.yaml -n_sample 100000
+onmt_train -config bpe-es-gl_emb.yaml
+```
 
 **Hiperparámetros** 
 
-Colocar o yaml para cada um dos pares 
+Os parámetros usados para o desenvolvimento do modelo poden ser consultados directamente no mesmo ficheiro .yaml  bpe-es-gl_emb.yaml 
+
 
 **Avaliación** 
 A avalación dos modelos é feita cunha mistura de tests desenvolvidos internamente