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@@ -21,10 +21,10 @@ Sentence Level: acc:0.81
 
 case:
 
-|input_text|target_text|pred|
-|:-- |:--- |:--- |
-|辰导中引述她的话说：核子间题的解决之道系于克什米尔纷争。|报导中引述她的话说：核子问题的解决之道系于克什米尔纷争。|报导中引述她的话说：核子问题的解决之道系于克什米尔纷争。|
-|报导并末说明事故发生的原因。|报导并未说明事故发生的原因。|报导并未说明事故发生的原因。|
+|input_text|pred|
+|:-- |:--- |
+|辰导中引述她的话说：核子间题的解决之道系于克什米尔纷争。|报导中引述她的话说：核子问题的解决之道系于克什米尔纷争。|
+|报导并末说明事故发生的原因。|报导并未说明事故发生的原因。|
 
 训练使用了SIGHAN+Wang271K中文纠错数据集，在SIGHAN2015的测试集上达到接近SOTA水平。
 
@@ -47,7 +47,8 @@ model = BartSeq2SeqModel(
     encoder_type='bart',
     encoder_decoder_type='bart',
     encoder_decoder_name='shibing624/bart4csc-base-chinese',
-    tokenizer=tokenizer)
+    tokenizer=tokenizer,
+    args={"max_length": 128, "eval_batch_size": 128})
 sentences = ["少先队员因该为老人让坐"]
 print(model.predict(sentences))
 # ['少先队员应该为老人让座']