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-tc-big-en-tr - OPUS-MT项目开发的英土双语神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT开源项目机器翻译模型神经网络模型英语到土耳其语

opus-mt-tc-big-en-tr是OPUS-MT项目开发的英语到土耳其语神经机器翻译模型。该模型基于Transformer架构，在多个数据集上表现出色，最高BLEU分数达42.3。模型支持通过Hugging Face Transformers库使用，为英土翻译提供了可靠的解决方案。OPUS-MT项目旨在为全球多种语言对开发开源的神经机器翻译模型。

opus-mt-en-vi - 基于Transformer架构的英越翻译模型实现37.2 BLEU评分

GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语越南语

基于transformer-align架构开发的英语到越南语机器翻译模型，在Tatoeba测试集上达到37.2 BLEU分和0.542 chrF评分。模型使用SentencePiece技术进行分词预处理，支持英语到越南语（含喃字）的翻译功能。作为OPUS项目的组成部分，该模型于2020年6月发布，并提供完整的模型权重与测试数据集。

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-sq-en - 中立且精准的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具

GithubHuggingfaceopus-mt-sq-en开源项目数据集模型翻译预处理

项目提供了一种中立的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具，基于transformer-align模型，并通过正规化和SentencePiece预处理，以opus数据集为基础。模型方便下载和评估，在Tatoeba.sq.en测试集中取得了58.4的BLEU得分和0.732的chr-F分数，适用于各种翻译需求。

opus-mt-en-grk - 英希翻译模型与性能评估指标

AI绘图GithubHuggingfaceSentencePiecetranslation希腊语开源项目模型正常化

项目提供基于transformer架构的英语到希腊语翻译模型，使用SentencePiece进行预处理，支持多语言目标，并提供测试集翻译、评估及模型权重下载。评估显示其在现代希腊语翻译中具有较高BLEU分数。相关资源含性能基准及原始代码链接。

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-hi-en - 基于OPUS数据集的印地语-英语开源机器翻译模型

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-hi-en开源项目数据集机器翻译模型语言模型

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。

opus-mt-en-eu - 基于Transformer的英语-巴斯克语机器翻译模型 Tatoeba测试集BLEU 31.8

GithubHuggingfaceTatoeba-Challengetransformer-align巴斯克语开源项目机器翻译模型英语

opus-mt-en-eu是一个英语到巴斯克语的机器翻译模型，基于transformer-align架构构建。模型使用SentencePiece进行预处理，在Tatoeba测试集上达到31.8 BLEU分数和0.590 chr-F分数。由Helsinki-NLP开发并以Apache-2.0许可发布，适用于英语到巴斯克语的翻译任务。模型支持单向翻译，可应用于需要高质量英巴翻译的场景。

opus-mt-yo-en - 约鲁巴语和英语之间的开源翻译模型及其评估

GithubHuggingfaceopus-mt-yo-en开源项目数据集模型翻译预处理

该项目介绍了一个将约鲁巴语翻译为英语的开源模型。使用transformer-align架构并进行SentencePiece预处理。模型已在OPUS数据集上训练，并通过BLEU和chr-F评分评估其翻译能力，提供详细的权重下载和实施指南。

opus-mt-gem-gem - 多语言Transformer机器翻译模型支持日耳曼语系互译

BLEU评分GithubHuggingfacegem-gem开源项目模型测试集翻译模型语言对

OPUS-MT-GEM是一个基于Transformer架构的开源机器翻译模型，专注于28种日耳曼语系语言的互译需求。该模型通过SentencePiece技术进行文本预处理，采用32k规模词表，支持德语、英语、荷兰语等主流日耳曼语系语言。在WMT新闻翻译测试集上，英德互译的BLEU评分达到30分以上，展现出可靠的翻译能力。模型需要在输入句子开头添加目标语言标识符以指定翻译方向。

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