Update README.md

Перенёс описание из commit message в README.md

README.md

@@ -7,4 +7,47 @@ pipeline_tag: text2text-generation
 tags:
 - math
 - normalization
----
+---
+
+### Описание:
+Модель для нормализации русскоязычных текстов, содержащих математические сущности, в формат LaTeX.
+Модель является дообученной на переведённом&аугментированном датасете "[Mathematics Stack Exchange API Q&A Data](https://zenodo.org/records/1414384)" версией модели [cointegrated/rut5-small](https://huggingface.co/cointegrated/rut5-small).
+
+### Description:
+This is a model for mathematical text normalization in Russian, based on the [cointegrated/rut5-small](https://huggingface.co/cointegrated/rut5-small) paraphraser.
+The model was created by finetuning the paraphraser on a translated&augmented "[Mathematics Stack Exchange API Q&A Data](https://zenodo.org/records/1414384)" dataset.
+
+Пример использования:
+---
+Usage example:
+---
+
+``` python
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, T5ForConditionalGeneration
+from IPython.display import display, Math, Latex
+
+model_dir = "turnipseason/latext5"
+model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_dir)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir)
+
+device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
+model.to(device)
+
+def get_latex(text):
+inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt').to(device)
+with torch.no_grad():
+hypotheses = model.generate(
+**inputs,
+do_sample=True, num_return_sequences=1,
+repetition_penalty=1.2,
+max_length=len(text),
+num_beams=10,
+early_stopping=True
+)
+for h in hypotheses:
+display(Latex(tokenizer.decode(h, skip_special_tokens=True)))
+
+text = '''лямбда прописная квадрат минус три равно десять игрек куб При этом шинус икс равен интеграл от экспоненты до трёх игрек штрих'''
+get_latex(text)
+
+```