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opus-mt-hi-en

基于OPUS数据集的印地语-英语开源机器翻译模型

语言模型机器翻译Huggingface模型数据集Github开源项目opus-mt-hi-enBLEU评分

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。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
Opus-MT - 多语言神经机器翻译的开源框架
GithubMarian-NMTOPUS-MT多语言开源开源项目机器翻译
Opus-MT是一个开源的神经机器翻译项目，基于Marian-NMT框架开发。该项目利用OPUS数据集训练模型，结合SentencePiece分词和eflomal词对齐技术，提供多语言翻译功能。Opus-MT支持基于Tornado的Web应用和WebSocket服务两种部署方式，并提供大量预训练模型供用户下载。在Tiyaro.ai平台上，Opus-MT部署了543个在线演示API，方便用户体验。这个项目致力于为全球用户提供开放、便捷的翻译服务。
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-tc-big-tr-en - OPUS-MT 项目开源的土耳其语-英语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer土耳其语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-tc-big-tr-en 是 OPUS-MT 项目开发的土耳其语到英语神经机器翻译模型。该模型基于 Marian NMT 框架训练，并转换为 PyTorch 格式以兼容 Hugging Face transformers 库。在多个测试集上表现优异，Tatoeba 测试集上 BLEU 分数达 57.6。模型采用 transformer-big 架构，使用 OPUS 和 Tatoeba Challenge 数据训练，为研究人员和开发者提供了高质量的开源翻译工具。
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-en-ca - transformer-align架构的英语-加泰罗尼亚语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-ca开源项目机器翻译模型模型评估语言对
opus-mt-en-ca是基于transformer-align架构的英语-加泰罗尼亚语机器翻译模型。该模型利用OPUS数据集训练，经过normalization和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上，模型达到47.2的BLEU分数和0.665的chr-F分数。模型采用Apache-2.0开源许可证，支持从英语翻译到加泰罗尼亚语。提供原始权重和测试集译文下载，方便评估模型性能和进行深入分析。
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-tc-big-en-pt - 从英译葡的先进神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT句子标记开源项目机器翻译模型神经机器翻译
该开源项目提供的神经机器翻译模型，旨在高效地将英语翻译为葡萄牙语。作为OPUS-MT项目的一部分，模型采用Marian NMT框架训练，并转化到PyTorch以兼容Transformers库。利用flores101-devtest等高质量数据集进行训练与评估，提供多语言目标支持，可应用于多种翻译场景。通过简单的Python示例代码，用户可以快速上手执行翻译任务。项目获得了欧盟资助，并得到了CSC -- IT Center for Science的支持。
opus-mt-en-gl - 英语到加利西亚语机器翻译模型 基于OPUS数据集
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-gl开源项目数据集机器翻译模型语言模型
opus-mt-en-gl是一个开源的英语到加利西亚语机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构，基于OPUS数据集训练，使用normalization和SentencePiece进行预处理。在Tatoeba测试集上，模型达到36.4的BLEU得分和0.572的chr-F值，表现出较好的翻译质量。这个模型为英语到加利西亚语的翻译任务提供了一个有效的工具。
opus-mt-en-sq - 英语到阿尔巴尼亚语的开源翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-en-sq句子片段开源项目模型翻译预处理
该项目利用transformer-align模型实现英语到阿尔巴尼亚语的翻译，基于opus数据集，并结合正规化与SentencePiece进行预处理。该模型在Tatoeba.en.sq数据集上的BLEU得分达到46.5，可用于研究及应用于其他语言处理任务，支持下载原始权重及测试结果。
opus-mt-tc-big-fr-en - 法语到英语神经机器翻译模型概述
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-tc-big-fr-en开源项目模型法语到英语神经机器翻译
OPUS-MT项目中的法英翻译模型，基于Marian NMT框架训练，通过Huggingface的transformers库转换为pyTorch模型，具有优秀的BLEU评分。模型支持多种数据集，使用SentencePiece进行分词，适用于多种翻译任务，适合学术研究及实际应用。
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