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opus-mt-fi-en

芬兰语-英语机器翻译的开源transformer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。

opus-mt-en-fi - 开源神经机器翻译模型实现英语到芬兰语的准确转换
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型英语到芬兰语语言模型
opus-mt-en-fi是一个开源的英语到芬兰语翻译模型,基于transformer架构。该模型使用OPUS数据集和bt-news数据进行训练,采用normalization和SentencePiece进行预处理。在newstest2019-enfi测试集上,模型实现了25.7的BLEU分数和0.578的chr-F分数,显示出较高的翻译准确度。模型提供原始权重下载和测试集翻译结果,方便研究者和开发者使用和评估。
opus-mt-eu-en - 欧-英机器翻译开源项目,提供精确翻译
BLEU评分GithubHuggingfaceSentencePieceopustransformer-align开源项目模型翻译模型
该开源项目提供欧-英翻译,基于transformer-align模型和SentencePiece预处理,BLEU评分为46.1,chr-F评分为0.638,适用于Tatoeba数据集。用户可下载模型权重和测试集翻译,满足多种高质量应用需求。
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-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
opus-mt-zh-en - 赫尔辛基大学开发的中英双向翻译模型
GithubHelsinki-NLPHuggingfaceOPUS-MT中英翻译开源项目机器翻译模型自然语言处理
opus-mt-zh-en是赫尔辛基大学开发的中英双向翻译模型。该模型基于OPUS数据集训练,采用SentencePiece预处理,在Tatoeba测试集上BLEU得分为36.1。它使用Transformer架构,可用于文本翻译和生成。研究人员和开发者可通过Hugging Face transformers库便捷地使用该模型进行中英互译。
opus-mt-sv-en - 基于OPUS数据集的瑞典语-英语神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型瑞典语英语
opus-mt-sv-en是一个瑞典语到英语的神经机器翻译模型,基于transformer-align架构构建。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到64.5 BLEU分数和0.763 chr-F分数,显示出较高的翻译质量。项目开源了预训练权重、测试集翻译结果和评估数据,便于研究者复现和评估模型性能。
opus-mt-ru-en - 赫尔辛基大学开发的俄英机器翻译模型
GithubHelsinki-NLPHuggingfaceTransformer模型俄语翻译开源项目机器翻译模型英语翻译
opus-mt-ru-en是赫尔辛基大学语言技术研究组开发的俄英机器翻译模型。该模型采用Transformer-align架构,在OPUS数据集上训练,在多个新闻测试集和Tatoeba测试集上均展现出优秀性能。研究人员可通过Hugging Face平台使用这一开源模型进行翻译和文本生成。模型采用CC-BY-4.0许可证,为自然语言处理研究提供了宝贵资源。
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-mul-en - Transformer架构的多语种英语神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS多语言模型开源项目机器翻译模型语言对
opus-mt-mul-en是基于Transformer架构的多语种到英语神经机器翻译模型。该模型支持200多种语言翻译为英语,覆盖范围广泛。在多个标准测试集上表现优异,尤其擅长欧洲语言翻译。模型采用SentencePiece分词技术,能够处理低资源语言,是一款功能强大的通用多语言翻译工具。
opus-mt-pl-en - 基于OPUS数据集的波兰语-英语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-pl-en开源项目机器翻译模型波兰语英语
opus-mt-pl-en项目提供了模型权重下载、测试集翻译结果和评分文件。该模型采用transformer-align架构,专注于波兰语到英语的翻译。在Tatoeba测试集上,模型展现了优秀的性能,BLEU得分为54.9,chr-F得分为0.701。项目使用OPUS数据集训练,并应用了规范化和SentencePiece预处理技术,为波兰语-英语机器翻译研究和应用提供了有价值的资源。
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