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opus-mt-en-it

基于Transformer的英意机器翻译模型

opus-mt-en-it是一个基于Transformer架构的英语到意大利语机器翻译模型。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在多个测试集上表现优异,其中Tatoeba测试集达到48.2 BLEU分和0.695 chr-F分。模型提供预训练权重下载和评估结果查看,可用于英意翻译任务。

opus-mt-ja-en - 基于OPUS数据集的日英神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-ja-en开源项目日英翻译机器翻译模型自然语言处理语言模型
该模型采用transformer-align架构,基于OPUS多语言平行语料库训练而成。预处理阶段使用了文本标准化和SentencePiece分词技术。在Tatoeba日英翻译测试集上,模型展现了优秀的性能,BLEU得分为41.7,chr-F得分为0.589。项目开源了模型权重和测试集译文,便于进行进一步的研究和应用。
opus-mt-uk-en - 乌克兰语至英语的开源神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUStransformer-align乌克兰语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-uk-en是一个开源的乌克兰语到英语神经机器翻译模型,基于transformer-align架构开发。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到了64.1的BLEU分数和0.757的chr-F分数,显示出良好的翻译效果。研究者可以下载预训练权重和测试集结果进行进一步评估和应用。
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-et-en - 爱沙尼亚语到英语的高效翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-et-entransformer-align开源项目模型翻译
此项目是一个开源的爱沙尼亚语到英语翻译模型,采用transformer-align架构和SentencePiece技术进行预处理。基于opus数据集进行训练,提供模型权重和测试集文件的下载链接。在多种测试集上表现出色,例如在Tatoeba测试集上取得了59.9的BLEU得分。该模型适合处理需要高质量翻译的爱沙尼亚语到英语文本。
opus-mt-en-id - 英语至印尼语开源神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-en-id开源项目数据集机器翻译模型模型评估自然语言处理
opus-mt-en-id是一个开源的英语到印尼语神经机器翻译模型,基于Transformer架构设计。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到38.3 BLEU分和0.636 chr-F分的性能。项目提供预训练权重和测试集,方便研究人员进行评估和应用。
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-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-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-hu-en - 基于OPUS数据集的匈牙利语-英语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-hu-en开源项目数据集机器翻译模型自然语言处理
此项目为基于transformer-align架构的匈牙利语到英语机器翻译模型,采用OPUS数据集训练。模型使用normalization和SentencePiece进行预处理,在Tatoeba测试集上获得52.9的BLEU分数和0.683的chr-F分数。项目提供模型权重、测试集翻译结果及评估数据下载。
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。
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