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opus-mt-en-hu

基于Transformer的英匈双语机器翻译模型

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-da-en - 基于Transformer架构的丹麦语-英语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer-align丹麦语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-da-en是一个丹麦语到英语的神经机器翻译模型,基于transformer-align架构。该模型使用OPUS数据集训练,应用了归一化和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型获得了63.6的BLEU分数和0.769的chr-F分数,显示出良好的翻译效果。模型提供预训练权重下载,可用于丹麦语到英语的翻译任务。
opus-mt-en-bg - 英语到保加利亚语的开源神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba保加利亚语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-en-bg是一个基于Transformer架构的英语到保加利亚语机器翻译模型。该模型在Tatoeba测试集上达到50.6的BLEU分数和0.680的chrF值。它使用SentencePiece进行预处理,支持保加利亚语的拉丁字母变体,需要添加目标语言标记。这个模型是Helsinki-NLP开发的Tatoeba-Challenge项目的一部分,为英语到保加利亚语的翻译提供了开源解决方案。模型采用了normalization和SentencePiece (spm32k,spm32k)预处理方法,需要在句子开头添加'>>id<<'形式的目标语言标记。用户可以下载原始权重、测试集翻译和评分结果。该项目遵循Apache-2.0许可协议,为研究人员和开发者提供了可靠的英语到保加利亚语机器翻译资源。
opus-mt-en-sv - 基于Transformer的英瑞双语神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-svtransformer开源项目机器翻译模型语言模型
opus-mt-en-sv是一个开源的英语到瑞典语机器翻译模型,基于Transformer架构开发。该模型在Tatoeba测试集上实现60.1的BLEU分数和0.736的chr-F分数,展示了优秀的翻译质量。模型训练采用OPUS数据集,并应用normalization和SentencePiece进行预处理,旨在提供准确的英瑞双语文本转换。
opus-mt-es-en - 西班牙语至英语机器翻译模型 Tatoeba测试集BLEU评分59.6
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语西班牙语
opus-mt-es-en是一个基于Transformer架构的西班牙语至英语机器翻译模型。该模型在Tatoeba测试集上获得59.6的BLEU分数和0.739的chrF分数。模型采用规范化和SentencePiece进行预处理,适用于多种西班牙语到英语的翻译场景。作为OPUS项目的组成部分,该模型采用Apache 2.0许可证开源。
opus-mt-de-en - 基于OPUS数据集的德英机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MTTransformer模型开源项目德语到英语翻译机器翻译模型
opus-mt-de-en是一个基于OPUS数据集的德语到英语机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,并经过规范化和SentencePiece预处理。在多个新闻测试集上,模型表现优异,最高BLEU分数达43.7。模型支持多种测试集的翻译和评估,能够提供准确的德英翻译服务。该模型在新闻、科技等领域的翻译任务中表现尤为出色,适用于需要高质量德英翻译的各种应用场景。
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-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
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-en-el开源项目模型翻译
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-hi-en - 基于OPUS数据集的印地语-英语开源机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-hi-en开源项目数据集机器翻译模型语言模型
opus-mt-hi-en是一个开源的印地语到英语机器翻译模型,基于transformer-align架构构建。该模型使用OPUS数据集训练,采用规范化和SentencePiece进行预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到40.4的BLEU分数。项目提供预训练权重下载,便于用户部署和使用。此外,模型还在newsdev2014和newstest2014等测试集上进行了评估,为研究人员提供了性能参考。
opus-mt-en-hi - 开源英语-印地语Transformer机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba-Challenge印地语开源项目机器翻译模型英语
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-fi-en - 芬兰语-英语机器翻译的开源transformer模型
EnglishFinnishGithubHuggingfaceOPUSTatoeba-Challenge开源项目机器翻译模型
opus-mt-fi-en是一个基于transformer-align架构的芬兰语到英语翻译模型。该模型在多个新闻测试集上展现了优秀性能,BLEU评分最高达32.3。模型采用SentencePiece进行预处理,并在Tatoeba测试集上获得53.4的BLEU分数和0.697的chrF分数。这个开源项目为需要芬兰语到英语高质量翻译的应用场景提供了有力支持。
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