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opus-mt-en-hi

开源英语-印地语Transformer机器翻译模型

opus-mt-en-hi是OPUS项目开发的英语到印地语机器翻译模型,基于Transformer架构。模型在Tatoeba测试集上获得16.1 BLEU分数和0.447 chrF分数。它采用SentencePiece进行预处理,适用于多种翻译任务。作为开源资源,该模型为自然语言处理研究和应用开发提供了有价值的工具。

opus-mt-gem-gem - 多语言Transformer机器翻译模型 支持日耳曼语系互译
BLEU评分GithubHuggingfacegem-gem开源项目模型测试集翻译模型语言对
OPUS-MT-GEM是一个基于Transformer架构的开源机器翻译模型,专注于28种日耳曼语系语言的互译需求。该模型通过SentencePiece技术进行文本预处理,采用32k规模词表,支持德语、英语、荷兰语等主流日耳曼语系语言。在WMT新闻翻译测试集上,英德互译的BLEU评分达到30分以上,展现出可靠的翻译能力。模型需要在输入句子开头添加目标语言标识符以指定翻译方向。
opus-mt-en-et - 英语至爱沙尼亚语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt开源项目数据集机器翻译模型模型评估语言模型
该英语至爱沙尼亚语(en-et)翻译模型基于transformer-align架构构建,使用OPUS数据集训练。模型采用normalization和SentencePiece预处理技术,在Tatoeba、newsdev2018和newstest2018等测试集上分别获得了54.0、21.8和23.3的BLEU评分。模型提供预训练权重及相关评估数据下载。
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-tc-big-fr-en - 法语到英语神经机器翻译模型概述
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-tc-big-fr-en开源项目模型法语到英语神经机器翻译
OPUS-MT项目中的法英翻译模型,基于Marian NMT框架训练,通过Huggingface的transformers库转换为pyTorch模型,具有优秀的BLEU评分。模型支持多种数据集,使用SentencePiece进行分词,适用于多种翻译任务,适合学术研究及实际应用。
indictrans2-en-indic-1B - 支持22种印度官方语言双向翻译的开源机器翻译模型
GithubHuggingfaceIndicTrans2人工智能印度语言多语言模型开源项目机器翻译模型
IndicTrans2是一个开源机器翻译模型,专注于英语和22种印度官方语言之间的翻译。该模型基于Transformer架构,拥有11亿参数,支持多种印度文字系统,包括印地文、泰米尔文和泰卢固文等。IndicTrans2提供HuggingFace接口,便于开发者集成使用。模型在多个翻译基准测试中表现出色,适用于各种印度语言翻译场景。
opus-mt-tc-base-en-sh - 多语言神经机器翻译模型,支持英-塞尔维亚-克罗地亚语转换
GithubHuggingfaceMarianNMTOPUS-MT开源项目机器翻译模型神经网络语言模型
该项目提供的神经机器翻译模型,支持从英语到塞尔维亚-克罗地亚语及其他语言的翻译。采用Marian NMT框架训练,使用transformers库转换为pyTorch格式。此模型由赫尔辛基大学开发,数据集来自OPUS项目,并采用SentencePiece进行预处理。适用于文本翻译和生成,包含代码示例与评估细节,遵循CC-BY-4.0许可。
opus-mt-tc-big-en-pt - 从英译葡的先进神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT句子标记开源项目机器翻译模型神经机器翻译
该开源项目提供的神经机器翻译模型,旨在高效地将英语翻译为葡萄牙语。作为OPUS-MT项目的一部分,模型采用Marian NMT框架训练,并转化到PyTorch以兼容Transformers库。利用flores101-devtest等高质量数据集进行训练与评估,提供多语言目标支持,可应用于多种翻译场景。通过简单的Python示例代码,用户可以快速上手执行翻译任务。项目获得了欧盟资助,并得到了CSC -- IT Center for Science的支持。
opus-mt-fi-de - 基于Transformer架构的芬兰语德语机器翻译模型在Tatoeba测试集达到45.2 BLEU分数
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt开源项目机器翻译模型芬德翻译语言模型
Helsinki-NLP基于transformer-align架构开发的芬兰语德语机器翻译模型,在OPUS数据集训练完成。模型使用normalization和SentencePiece预处理方法,在Tatoeba测试集获得45.2 BLEU分数和0.637 chr-F值。模型权重与测试数据已通过OPUS-MT-models平台开放获取
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