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opus-mt-en-sv

基于Transformer的英瑞双语神经机器翻译模型

语言模型opus-mt-en-svHuggingface开源项目模型BLEU评分机器翻译Githubtransformer

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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
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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
GithubHuggingfacesentence-transformers分类句子相似性句子聚类开源项目模型特征提取
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GPUGithubHuggingfaceRWKV人工神经网络开源项目文本生成模型转换脚本
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awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源
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transformers.js - 浏览器端运行先进机器学习模型的JavaScript库
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h-transformer-1d - 高效序列学习的分层注意力变换器实现
GithubH-Transformer-1DTransformer序列学习开源项目神经网络长程注意力
H-Transformer-1D是一个开源项目，实现了基于分层注意力机制的Transformer模型。这种实现使序列学习达到亚二次方复杂度，在Long Range Arena基准测试中表现优异。项目支持可变序列长度、可逆性和令牌移位等功能，适用于长序列数据处理。该实现主要提供编码器（非自回归）版本，为自然语言处理和机器学习领域提供了新的研究方向。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型，支持情感语音合成和跨语言声音克隆
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seamless_communication - AI多语言实时表情语音翻译系统
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Seamless Communication项目开发了一系列AI模型，包括SeamlessM4T、SeamlessExpressive和SeamlessStreaming，支持近100种语言的多模态、实时和富有表现力的翻译。该项目通过开源工具和数据集，为研究人员和开发者提供了强大的序列建模组件，推动了更自然、真实的跨语言交流技术发展。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型，支持商用
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