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-en-ar - 英语到阿拉伯语的开源神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语阿拉伯语

opus-mt-en-ar是Helsinki-NLP团队开发的英语到阿拉伯语翻译模型。这个基于Transformer的模型支持包括现代标准阿拉伯语在内的多种阿拉伯语变体，使用SentencePiece进行分词，并要求输入特定的语言标记。在Tatoeba测试集上，模型获得了14.0的BLEU分数和0.437的chrF值，显示了其在英阿翻译任务上的性能。

opus-mt-en-jap - 英日神经机器翻译模型：基于OPUS数据集的高效翻译工具

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-jap开源项目机器翻译模型英日翻译语言模型

opus-mt-en-jap是一个基于transformer架构的英日神经机器翻译模型。该模型在OPUS数据集上训练，采用SentencePiece进行预处理。在bible-uedin测试集上，模型获得了42.1的BLEU分数和0.960的chr-F分数，显示出优秀的翻译能力。这一开源项目为需要进行英日文本转换的研究人员和开发者提供了实用的工具，适用于文献翻译、跨语言交流等领域。作为高效的机器翻译和英日翻译工具，它为用户提供了强大的语言转换支持。

opus-mt-en-cs - 基于Transformer的英捷机器翻译模型在Tatoeba测试集获得46.1 BLEU分数

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt开源项目数据集评估机器翻译模型语言模型

这是OPUS项目开发的基于transformer-align架构的英捷翻译模型。模型使用normalization和SentencePiece预处理方法，在newstest2013-2019等多个新闻测试集上获得20-26的BLEU评分，在Tatoeba测试集达到46.1 BLEU分数。模型开放测试评估数据和原始权重下载，支持英语到捷克语的机器翻译任务。

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-en-he - 基于OPUS数据集的英语-希伯来语机器翻译模型

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这是一个基于transformer-align架构的英语-希伯来语翻译模型，采用Apache-2.0开源协议。模型在OPUS数据集上训练，使用规范化和SentencePiece进行预处理，在Tatoeba测试集上获得40.1 BLEU分和0.609 chr-F分。模型提供训练权重下载，可用于英语和希伯来语之间的翻译任务。

opus-mt-en-de - 赫尔辛基大学开发的英德神经机器翻译模型

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opus-mt-en-de是赫尔辛基大学开发的英德神经机器翻译模型。它基于OPUS语料库训练,适用于文本翻译和生成。模型在多个新闻测试集上表现优异,BLEU和chr-F评分突出。研究人员可通过Hugging Face平台便捷使用该模型进行翻译研究和应用开发。

opus-mt-en-id - 英语至印尼语开源神经机器翻译模型

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opus-mt-en-id是一个开源的英语到印尼语神经机器翻译模型，基于Transformer架构设计。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38.3 BLEU分和0.636 chr-F分的性能。项目提供预训练权重和测试集，方便研究人员进行评估和应用。

opus-mt-ko-en - 基于transformer-align的开源韩英机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUSTatoebatransformer-align开源项目机器翻译模型韩英翻译

opus-mt-ko-en是一个开源的韩英机器翻译模型，采用transformer-align架构。模型在Tatoeba测试集上获得41.3 BLEU分数和0.588 chrF分数。它支持韩语（包括谚文、拉丁文和汉字）到英语的翻译，使用normalization和SentencePiece进行预处理。该项目提供模型权重、测试集翻译结果和评估数据，可用于研究和实际应用。

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-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。

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