opus-mt-mul-en

Transformer架构的多语种英语神经机器翻译模型

模型 BLEU评分机器翻译 Github 语言对开源项目 Huggingface OPUS 多语言模型

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-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-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。

opus-mt-en-zh - 英汉双向Transformer机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUSTatoeba-Challenge中文开源项目机器翻译模型英语

opus-mt-en-zh是基于Transformer架构的英汉双向机器翻译模型。支持英语与多种汉语变体间的翻译,包括简繁体中文、粤语等。模型在Tatoeba测试集上BLEU分数达31.4,翻译质量优异。采用SentencePiece预处理技术,需添加目标语言标记。适用于需要高质量英汉互译的各类应用场景。

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-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-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-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-tr-en - 基于OPUS数据集的土耳其语英语机器翻译模型

BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目数据集机器翻译模型语言模型

opus-mt-tr-en是一个基于Transformer架构的土耳其语到英语机器翻译模型。该模型使用OPUS数据集训练，通过normalization和SentencePiece进行预处理。在多个测试集上表现优异，Tatoeba测试集上的BLEU分数达63.5。模型权重可供下载，便于研究人员和开发者进行评估和应用。

opus-mt-it-en - 基于OPUS数据集的意大利语至英语神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目意大利语机器翻译模型神经网络模型英语

opus-mt-it-en是一个基于transformer-align架构的意大利语至英语神经机器翻译模型。该模型利用OPUS数据集训练，采用normalization和SentencePiece进行预处理。在多个测试集上表现优异，尤其在Tatoeba测试集上获得70.9的BLEU分数和0.808的chr-F分数，显示出较高的翻译质量。此外，该模型在newssyscomb2009和newstest2009等其他测试集上也展现了出色的跨领域翻译能力。

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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