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德语到加泰罗尼亚语翻译技术模型，支持精准语句转换

SentencePieceHuggingface德语deu-cat翻译模型Github开源项目BLEU

该项目基于transformer-align模型，将德语文本转为加泰罗尼亚语，采用正常化及SentencePiece (spm12k) 进行预处理。模型在Tatoeba测试集上的BLEU评分为37.4，chr-F值为0.582，显示了优秀的翻译性能。用户可以下载原始模型权重和相应测试集数据，查看详细的转化结果。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
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mbart-large-50-many-to-many-mmt - mBART-50多语言机器翻译模型实现50种语言直接互译
GithubHugging FaceHuggingfacemBART-50多语言机器翻译开源项目模型深度学习自然语言处理
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bge-base-en-v1.5 - 增强文本处理能力的多任务学习模型
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本项目提供Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型的GGUF量化版本。GGUF格式支持CPU和GPU高效推理，项目包含2至8比特多种量化等级文件。模型支持英、法、意、德、西等语言，适用多种NLP任务。用户可通过llama.cpp等工具便捷运行这些模型。
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这是一个德语命名实体识别(NER)模型，基于Flair框架开发。模型可识别文本中的人名、地名、组织名和其他专有名词，在CoNLL-03德语修订版数据集上F1分数达87.94%。采用Flair嵌入和LSTM-CRF技术，提供高精度的德语NER功能。该模型易于使用，只需几行Python代码即可集成到NLP项目中。
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GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练
mt5-large是基于Google's mT5架构开发的大规模多语言预训练模型。该模型在覆盖101种语言的mC4语料库上训练，可处理中文、英语、法语等多语言任务。mt5-large采用统一的文本到文本格式，在多语言NLP基准测试中表现出色。值得注意的是，该模型需要针对特定下游任务进行微调后才能使用。mt5-large为多语言自然语言处理研究和应用提供了坚实基础，有助于推动跨语言AI技术的发展。
deberta-base-mnli - DeBERTa模型在MNLI任务上的微调版本
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deberta-xlarge-mnli - 高性能自然语言处理模型面向多任务学习优化
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