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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

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-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-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。
opus-mt-et-en - 爱沙尼亚语到英语的高效翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-et-entransformer-align开源项目模型翻译
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-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-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。
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-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-tc-base-en-sh - 多语言神经机器翻译模型,支持英-塞尔维亚-克罗地亚语转换
GithubHuggingfaceMarianNMTOPUS-MT开源项目机器翻译模型神经网络语言模型
该项目提供的神经机器翻译模型,支持从英语到塞尔维亚-克罗地亚语及其他语言的翻译。采用Marian NMT框架训练,使用transformers库转换为pyTorch格式。此模型由赫尔辛基大学开发,数据集来自OPUS项目,并采用SentencePiece进行预处理。适用于文本翻译和生成,包含代码示例与评估细节,遵循CC-BY-4.0许可。
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。
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