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opus-mt-en-el

英语到希腊语的开放源代码翻译模型,基于高效的自然语言处理技术

项目提供从英语到希腊语的翻译模型,使用OPUS数据集和transformer-align模型进行训练,并包含预处理步骤如规范化和SentencePiece。用户可以下载原始模型权重和测试集合译文,模型在BLEU评分中取得56.4的成绩,强调翻译的准确性和流畅性。

opus-mt-fr-en - 基于OPUS数据集的法英神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-fr-en开源项目机器翻译模型模型评估语言对
opus-mt-fr-en是一个基于OPUS数据集训练的法语到英语神经机器翻译模型。该模型采用Transformer-align架构,使用规范化和SentencePiece进行预处理。在多个新闻测试集上,模型表现出稳定的性能,BLEU分数介于26.2至38.7之间。值得注意的是,在Tatoeba测试集上,模型达到了57.5的BLEU分数和0.720的chr-F值,展现了其在不同领域的翻译能力。
opus-mt-ko-en - 基于transformer-align的开源韩英机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoebatransformer-align开源项目机器翻译模型韩英翻译
opus-mt-ko-en是一个开源的韩英机器翻译模型,采用transformer-align架构。模型在Tatoeba测试集上获得41.3 BLEU分数和0.588 chrF分数。它支持韩语(包括谚文、拉丁文和汉字)到英语的翻译,使用normalization和SentencePiece进行预处理。该项目提供模型权重、测试集翻译结果和评估数据,可用于研究和实际应用。
opus-mt-en-hu - 基于Transformer的英匈双语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-hutransformer开源项目机器翻译模型自然语言处理
opus-mt-en-hu是一个英语到匈牙利语的机器翻译模型,采用Transformer架构设计。该模型基于OPUS数据集训练,应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型实现了40.1的BLEU分数和0.628的chr-F分数,表现出良好的翻译能力。模型提供了原始权重和测试集翻译结果供下载,便于进行评估和实际应用。
opus-mt-af-en - 基于transformer-align模型的af到en翻译工具
GithubHuggingfaceopus-mt-af-en句子片段开源项目模型翻译语料库
opus-mt-af-en项目通过transformer-align模型和SentencePiece预处理实现af到en语言对的高效翻译,展示了优异的BLEU和chr-F分数。提供原始权重和测试集文件,方便在不同场景下验证性能。
opus-mt-sq-en - 中立且精准的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具
GithubHuggingfaceopus-mt-sq-en开源项目数据集模型翻译预处理
项目提供了一种中立的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具,基于transformer-align模型,并通过正规化和SentencePiece预处理,以opus数据集为基础。模型方便下载和评估,在Tatoeba.sq.en测试集中取得了58.4的BLEU得分和0.732的chr-F分数,适用于各种翻译需求。
opus-mt-yo-en - 约鲁巴语和英语之间的开源翻译模型及其评估
GithubHuggingfaceopus-mt-yo-en开源项目数据集模型翻译预处理
该项目介绍了一个将约鲁巴语翻译为英语的开源模型。使用transformer-align架构并进行SentencePiece预处理。模型已在OPUS数据集上训练,并通过BLEU和chr-F评分评估其翻译能力,提供详细的权重下载和实施指南。
opus-mt-en-ru - 开源英俄翻译模型高性能机器翻译
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-ru开源项目机器翻译模型英俄翻译语言模型
opus-mt-en-ru是一个开源的英语到俄语机器翻译模型,基于transformer-align架构。该模型在newstest2012测试集上达到31.1的BLEU分数,展现出较好的翻译性能。模型使用OPUS数据集训练,采用normalization和SentencePiece进行预处理。此外,该项目还提供了多个测试集的评估结果,便于用户了解模型在不同场景下的表现。
opus-mt-en-da - 基于OPUS数据集的英丹双语机器翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceopus-mt-en-da开源项目数据集机器翻译模型模型评估
opus-mt-en-da是一个英语到丹麦语的机器翻译模型,基于transformer-align架构设计。该模型利用OPUS数据集训练,应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型展现出优秀的翻译性能,BLEU分数达60.4,chr-F分数为0.745。模型提供原始权重下载,便于研究者进行深入探索和实际应用。
opus-mt-es-gl - 西班牙语与加利西亚语间的准确翻译工具
GithubHuggingfacePerformancespa-glg开源项目模型翻译语言
该项目为西班牙语和加利西亚语的翻译提供高效解决方案,采用transformer-align模型和SentencePiece预处理,达到了67.6的BLEU分数。提供下载的原始模型权重,广泛适用于不同翻译需求。
opus-mt-en-cs - 基于Transformer的英捷机器翻译模型在Tatoeba测试集获得46.1 BLEU分数
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt开源项目数据集评估机器翻译模型语言模型
这是OPUS项目开发的基于transformer-align架构的英捷翻译模型。模型使用normalization和SentencePiece预处理方法,在newstest2013-2019等多个新闻测试集上获得20-26的BLEU评分,在Tatoeba测试集达到46.1 BLEU分数。模型开放测试评估数据和原始权重下载,支持英语到捷克语的机器翻译任务。
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