opus-mt-sq-en

中立且精准的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具

数据集 Github 开源项目 Huggingface 预处理翻译 opus-mt-sq-en 模型

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

opus-mt-tc-big-zls-en - 南斯拉夫语系至英语的机器翻译开源模型

GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT开源项目机器翻译模型神经网络自然语言处理

opus-mt-tc-big-zls-en是一个基于神经网络的机器翻译模型，用于南斯拉夫语系（zls）到英语（en）的翻译任务。作为OPUS-MT项目的组成部分，该模型采用Marian NMT框架开发，并已转换为PyTorch格式。模型支持包括保加利亚语、波斯尼亚语、克罗地亚语、马其顿语、斯洛文尼亚语和塞尔维亚语在内的多种南斯拉夫语言，可应用于相关语言的翻译工作。

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-ja-en - 基于OPUS数据集的日英神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceopus-mt-ja-en开源项目日英翻译机器翻译模型自然语言处理语言模型

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-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-es-gl - 西班牙语与加利西亚语间的准确翻译工具

GithubHuggingfacePerformancespa-glg开源项目模型翻译语言

该项目为西班牙语和加利西亚语的翻译提供高效解决方案，采用transformer-align模型和SentencePiece预处理，达到了67.6的BLEU分数。提供下载的原始模型权重，广泛适用于不同翻译需求。

opus-mt-tc-big-sh-en - 高效多语言神经机器翻译模型，支持塞尔维亚-克罗地亚语到英语的翻译

GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT开源项目文本翻译机器翻译模型语言模型

opus-mt-tc-big-sh-en是OPUS-MT项目开发的神经机器翻译模型，专门用于塞尔维亚-克罗地亚语(sh)到英语(en)的翻译。该模型采用Marian NMT框架训练，并转换为PyTorch格式以便于使用。在多个基准测试中，模型展现了优秀的性能，BLEU评分范围从37.1到66.5不等，证明了其在不同测试集上的翻译能力。作为OPUS-MT项目的一部分，该模型旨在为全球多语言翻译需求提供高质量、易用的解决方案。

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-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。

translation-model-opus - Helsinki-NLP团队开发的英西翻译模型基于OPUS数据集

GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语西班牙语

Helsinki-NLP团队基于transformer架构和OPUS数据集开发了这个英语到西班牙语的翻译模型。模型在多个新闻测试集上BLEU得分达30-39，Tatoeba测试集更高达54.9。采用normalization和SentencePiece预处理技术，为英西文本翻译需求提供了高质量的开源解决方案。

opus-mt-en-af - 英语到南非荷兰语翻译模型，使用变压器对齐和标准化预处理

BLEU评分GithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-en-aftransformer-align开源项目模型翻译

该项目提供了英语到南非荷兰语的机器翻译模型，基于transformer-align算法和OPUS数据集，并采用了标准化和SentencePiece预处理。用户可以获取模型的原始权重和翻译测试结果，Tatoeba测试集的BLEU得分为56.1，显示出较高的翻译准确度。

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