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The pipeline tag "text2text-generation" is not in the official list: text-classification, token-classification, table-question-answering, question-answering, zero-shot-classification, translation, summarization, feature-extraction, text-generation, fill-mask, sentence-similarity, text-to-speech, text-to-audio, automatic-speech-recognition, audio-to-audio, audio-classification, audio-text-to-text, voice-activity-detection, depth-estimation, image-classification, object-detection, image-segmentation, text-to-image, image-to-text, image-to-image, image-to-video, unconditional-image-generation, video-classification, reinforcement-learning, robotics, tabular-classification, tabular-regression, tabular-to-text, table-to-text, multiple-choice, text-ranking, text-retrieval, time-series-forecasting, text-to-video, image-text-to-text, visual-question-answering, document-question-answering, zero-shot-image-classification, graph-ml, mask-generation, zero-shot-object-detection, text-to-3d, image-to-3d, image-feature-extraction, video-text-to-text, keypoint-detection, visual-document-retrieval, any-to-any, video-to-video, other
Pinyin2Hanzi_Transformer
基于Transformer的预训练汉语拼音序列转汉字序列模型，训练数据全部采用Duyu/Pinyin-Hanzi（单击此处 跳转至数据集页面）
📖 模型概览
| 模型相关参数 | 数值 |
|---|---|
| 参数量 | 62,200,184 (62M) |
| 可学习参数量比例 | 100% |
| Transformer编码器层数 | 8 |
| Transformer解码器层数 | 6 |
| 词嵌入维度 | 512 |
| 多头注意力层注意力头数 | 16 |
| Transformer前馈层维度 | 1024 |
| 截断长度 | 14 |
🚀 快速启动
硬件要求
模型推理： 轻量级模型，常见的家用计算机配置（8GB内存及以上）即可运行，若有NVIDIA GPU（使用CUDA）可加速。
模型训练： 可在CPU设备上运行（8GB内存及以上），但训练速度非常慢，建议使用NVIDIA GeForce RTX 2080及以上配置的加速卡GPU。
使用方法
（一）环境准备：
- 硬件要求：如上所述
- 依赖安装：使用的第三方库包括
numpy、pandas、torch
pip install numpy pandas
# 请查看PyTorch官方文档，以进行torch的安装。
- 下载代码（
run.py）及预训练权重（pinyin2hanzi_transformer.pth）
（二）模型推理：
- 解除主函数中
use_main()的注释，增加train_main()的注释。 - 修改
use_main()中的模型文件路径及汉语拼音序列。 - 运行代码，实现预测。
（三）模型训练：
- 准备好适当的训练环境（带加速显卡的机器）
- 准备数据集
- 文件格式：
CSV文件。 - 第一列是汉字序列。
- 第二列是拼音序列，每个汉字对应的拼音用一个空格隔开。
- 解除主函数中
train_main()的注释，增加use_main()的注释。 - 根据情况，修改
train_main()中的各项参数。 - 运行代码，开始训练。
🎓 项目作者
DuYu (Chinese Simplified: 杜宇, No.202103180009, [email protected]), Faculty of Computer Science and Technology, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences).
📊 访客统计
项目在GitHub平台同步开源：https://github.com/duyu09/Pinyin2Hanzi-Transformer
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