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transformer-align架构的法德翻译模型,适用于新闻政治等多领域

该法德翻译模型基于transformer-align架构,使用OPUS数据集训练。模型在多个测试集上表现出色,Tatoeba测试集达49.1 BLEU分,新闻领域测试集普遍达22-28 BLEU分,在euelections_dev2019测试集上达26.4 BLEU分。采用normalization和SentencePiece预处理,适用于新闻、政治等多领域翻译。模型权重和测试集翻译结果可供下载使用。

translation-model-opus - Helsinki-NLP团队开发的英西翻译模型 基于OPUS数据集
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语西班牙语
Helsinki-NLP团队基于transformer架构和OPUS数据集开发了这个英语到西班牙语的翻译模型。模型在多个新闻测试集上BLEU得分达30-39,Tatoeba测试集更高达54.9。采用normalization和SentencePiece预处理技术,为英西文本翻译需求提供了高质量的开源解决方案。
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-vi-en - 基于Transformer架构的越南语英语双向翻译模型
EnglishGithubHuggingfaceOPUSTatoeba-ChallengeVietnamese开源项目机器翻译模型
opus-mt-vi-en是一个基于transformer-align架构的越南语-英语机器翻译模型。该模型在Tatoeba测试集上实现了42.8的BLEU分数和0.608的chrF分数。模型采用normalization和SentencePiece进行预处理,支持越南语和英语间的双向翻译。用户可通过官方链接获取模型权重和测试数据集。
opus-mt-tc-big-ar-en - 高效的阿拉伯语到英语神经机器翻译模型,实现精准的跨语言转换
GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型自然语言处理语言模型阿拉伯语翻译
OPUS-MT项目开发的opus-mt-tc-big-ar-en是一款阿拉伯语到英语的神经机器翻译模型。该模型使用Marian NMT框架训练,支持现代标准阿拉伯语及其方言。在多个测试集上,模型展现出优秀性能,BLEU评分介于42.6至47.3之间。模型已转换为PyTorch格式,可通过Hugging Face的transformers库轻松使用。
opus-mt-ca-pt - 加泰罗尼亚语到葡萄牙语神经机器翻译模型实现44.9 BLEU评分
CatalanGithubHuggingfacePortugueseTatoeba开源项目机器翻译模型神经网络模型
opus-mt-ca-pt是一个专门用于加泰罗尼亚语到葡萄牙语翻译的神经机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,使用SentencePiece进行分词预处理,在Tatoeba测试集上达到44.9的BLEU分数和0.658的chrF值。这个由赫尔辛基大学NLP团队于2020年发布的开源模型,提供单向翻译功能。
opus-mt-tl-en - 高效的塔加洛语与英语翻译模型及其性能表现
GithubHuggingfacetgl-eng开源项目得分检验集模型翻译
模型专注于将塔加洛语转化为英语的准确翻译,采用transformer-align架构,并通过规范化和SentencePiece预处理以提高翻译质量。在Tatoeba测试集中,该模型获得了35.0的BLEU分数及0.542的chr-F分数,表现出较高的翻译性能。用户可通过URL下载模型权重和测试文件,以体验其翻译能力。项目由Helsinki-NLP开发,遵循Apache-2.0许可证,是跨语言交流的实用工具。
opus-mt-bg-en - 保加利亚语至英语的开源神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-bg-en开源项目数据集机器翻译模型模型评估
opus-mt-bg-en是一个开源的保加利亚语到英语机器翻译模型,采用Transformer架构。该模型在OPUS数据集上训练,使用normalization和SentencePiece进行预处理。在Tatoeba测试集上,模型获得59.4的BLEU分数和0.727的chr-F分数。项目提供预训练权重、测试集翻译结果和评估分数,便于研究人员和开发者使用或进行性能评估。
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-th-en - 开源泰英机器翻译模型实现48.1 BLEU评分
EnglishGithubHuggingfaceOPUSTatoebaThai开源项目机器翻译模型
基于transformer-align架构开发的泰语到英语机器翻译模型,通过SentencePiece技术预处理数据,模型在Tatoeba测试集上达到48.1 BLEU评分和0.644 chrF值。项目支持泰语到英语的单向翻译,采用Apache-2.0许可证发布。
wmt19-de-en - 德英翻译新突破,基于WMT19模型的精准与高效
FSMTFacebookGithubHuggingface开源项目性能评估机器学习模型翻译
wmt19-de-en项目是基于FairSeq的WMT19模型的德英翻译工具,旨在提高翻译的准确性和效率。项目提供预训练模型,可快速部署于多种翻译场景。尽管在处理重复短语时存在一定限制,但整体表现出色,获得了高BLEU评分。未来的改进方向包括加强模型集成和重新排序功能,以增强对复杂输入的翻译能力。
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