add part of SHIJI data set.

README.EN.md

@@ -0,0 +1,38 @@
+# CCTC - Classical Chinese Translation Corpus
+
+[中文文档](.REEADME.md)
+
+A classical Chinese translation corpus dataset.(Under construction)
+
+## Describtion
+
+Translated data of classical Chinese:
+
+- Historical Records, by Sima Qian (only a few, 21 for now)
+
+Statement
+
+|    |Samples|Max Length|Min Length|Average Length|Median Length|Standard Deviation|
+|----|:---:|:------:|:-----:|:-------:|:-------:|:-------:|
+|source|4124  |42     |1      |17.381   |14      |11.536    |
+|target|4124  |71     |1      |26.809   |23      |18.125    |
+
+## Contribution
+
+- Welcome interested friends to contribute to this project.
+
+- If you have part of the compiled classical Chinese translation corpus, and do not mind opening it, you can directly submit PR to contribute.
+
+- If you think the project is very valuable and willing to support me to improve the project continuously, you can also sponsor 「[Alipay](./static/alipay.jpg)」 or 「[WeChat appreciation code](./static/wechat.jpg)」(with you email).
+
+## Reference
+
+If you want to use the dataset in your research,please indicate the source of the dataset,https://github.com/scagin/cctc
+
+If you want to use this data set for training business algorithm models, or for other purposes, it is allowed.The open source dataset adopts [MIT license](.LICENSE), and all statements are in the license.
+
+## Contact
+
+- Mail：406493851@qq.com
+
+- QQ：406493851

README.md

@@ -1 +1,38 @@
-# CCTC
+# CCTC - Classical Chinese Translation Corpus
+
+[English document](.REEADME.EN.md)
+
+文言文翻译语料数据集。(构建中)
+
+## 数据说明
+
+目前已整理的文言文翻译数据：
+
+- 史记130篇（不全，目前21篇）
+
+数据集统计
+
+|    |样本数|最大长度|最小长度|长度平均值|长度中位数|长度标准差|
+|----|:---:|:------:|:-----:|:-------:|:-------:|:-------:|
+|原文|4124  |42     |1      |17.381   |14      |11.536    |
+|译文|4124  |71     |1      |26.809   |23      |18.125    |
+
+## 贡献
+
+- 欢迎有兴趣的朋友为此项目添砖加瓦，奉献自己的一份力。
+
+- 如果您有部分整理好的文言文翻译语料，并且不介意将它开源的话，可以通过直接提交PR的形式进行贡献。
+
+- 如果您认为该项目很有价值，并且愿意支持我不断完善该项目的话，您也可以通过「[支付宝](.static/alipay.jpg)」或者「[微信赞赏码](./static/wechat.jpg)」进行打赏赞助（备注留下您的邮箱）
+
+## 引用
+
+如果您希望能在您的研究中使用该数据集，请注明数据集的出处，https://github.com/scagin/cctc
+
+如果您希望将该数据集用于训练商业算法模型，或其他用途，都是允许的。该开源数据集采用[MIT协议](.LICENSE)，一切声明都在协议当中。
+
+## 联系方式
+
+- 邮箱：406493851@qq.com
+
+- QQ：406493851