opus-mt-mul-en

Transformer架构的多语种英语神经机器翻译模型

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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-en-ru - 开源英俄翻译模型高性能机器翻译

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opus-mt-en-ru是一个开源的英语到俄语机器翻译模型，基于transformer-align架构。该模型在newstest2012测试集上达到31.1的BLEU分数，展现出较好的翻译性能。模型使用OPUS数据集训练，采用normalization和SentencePiece进行预处理。此外，该项目还提供了多个测试集的评估结果，便于用户了解模型在不同场景下的表现。

opus-mt-eo-en - 准确的跨语言翻译引擎，支持世界语到英语的转换

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该项目专注于世界语到英语的翻译，使用transformer-align模型进行处理，结合SentencePiece和数据规范化。其在Tatoeba数据集上达到了54.8的BLEU分数，展示了出色的翻译能力。用户可以获取模型的详细资源，如下载原始权重和查看测试结果及评估分数，为跨语言交流提供有效支持。

opus-mt-et-en - 爱沙尼亚语到英语的高效翻译模型

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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-en-es - 基于Transformer的英西机器翻译模型

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opus-mt-en-es是一个开源的英语到西班牙语机器翻译模型，基于Transformer架构。该模型在新闻测试集上BLEU分数介于30-39之间，在Tatoeba测试集上BLEU分数达54.9，chrF分数为0.721。模型采用SentencePiece进行预处理，适用于各种英西翻译任务。项目开源于Hugging Face，提供模型权重下载。模型由Helsinki-NLP团队开发，使用OPUS平行语料库训练。除了高性能表现外，opus-mt-en-es还提供了完整的测试集翻译结果和评估分数，便于研究人员进行比较和分析。该模型适用于需要高质量英西翻译的各种应用场景。

opus-mt-ja-en - 基于OPUS数据集的日英神经机器翻译模型

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该模型采用transformer-align架构，基于OPUS多语言平行语料库训练而成。预处理阶段使用了文本标准化和SentencePiece分词技术。在Tatoeba日英翻译测试集上，模型展现了优秀的性能，BLEU得分为41.7，chr-F得分为0.589。项目开源了模型权重和测试集译文，便于进行进一步的研究和应用。

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

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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-fi-en - 芬兰语-英语机器翻译的开源transformer模型

EnglishFinnishGithubHuggingfaceOPUSTatoeba-Challenge开源项目机器翻译模型

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-sk-en - 斯洛伐克语到英语的开源机器翻译模型

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opus-mt-sk-en是一个开源的Transformers模型，用于将斯洛伐克语翻译为英语。该模型基于opus数据集，并通过规范化和SentencePiece技术进行预处理。在JW300测试集上，模型表现良好，获得42.2的BLEU分数。此工具适用于需要高质量翻译的研究人员和开发者。

opus-mt-en-hu - 基于Transformer的英匈双语机器翻译模型

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opus-mt-en-hu是一个英语到匈牙利语的机器翻译模型，采用Transformer架构设计。该模型基于OPUS数据集训练，应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上，模型实现了40.1的BLEU分数和0.628的chr-F分数，表现出良好的翻译能力。模型提供了原始权重和测试集翻译结果供下载，便于进行评估和实际应用。

opus-mt-tc-big-fr-en - 法语到英语神经机器翻译模型概述

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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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