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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-ru-en - 赫尔辛基大学开发的俄英机器翻译模型
GithubHelsinki-NLPHuggingfaceTransformer模型俄语翻译开源项目机器翻译模型英语翻译
opus-mt-ru-en是赫尔辛基大学语言技术研究组开发的俄英机器翻译模型。该模型采用Transformer-align架构,在OPUS数据集上训练,在多个新闻测试集和Tatoeba测试集上均展现出优秀性能。研究人员可通过Hugging Face平台使用这一开源模型进行翻译和文本生成。模型采用CC-BY-4.0许可证,为自然语言处理研究提供了宝贵资源。
opus-mt-bg-en - 保加利亚语至英语的开源神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-bg-en开源项目数据集机器翻译模型模型评估
opus-mt-bg-en是一个开源的保加利亚语到英语机器翻译模型,采用Transformer架构。该模型在OPUS数据集上训练,使用normalization和SentencePiece进行预处理。在Tatoeba测试集上,模型获得59.4的BLEU分数和0.727的chr-F分数。项目提供预训练权重、测试集翻译结果和评估分数,便于研究人员和开发者使用或进行性能评估。
opus-mt-en-it - 基于Transformer的英意机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer模型开源项目机器翻译模型英语到意大利语
opus-mt-en-it是一个基于Transformer架构的英语到意大利语机器翻译模型。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在多个测试集上表现优异,其中Tatoeba测试集达到48.2 BLEU分和0.695 chr-F分。模型提供预训练权重下载和评估结果查看,可用于英意翻译任务。
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
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语西班牙语
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-en-ru - 开源英俄翻译模型高性能机器翻译
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-ru开源项目机器翻译模型英俄翻译语言模型
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-en-el - 英语到希腊语的开放源代码翻译模型,基于高效的自然语言处理技术
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-en-el开源项目模型翻译
项目提供从英语到希腊语的翻译模型,使用OPUS数据集和transformer-align模型进行训练,并包含预处理步骤如规范化和SentencePiece。用户可以下载原始模型权重和测试集合译文,模型在BLEU评分中取得56.4的成绩,强调翻译的准确性和流畅性。
opus-mt-en-es - 基于Transformer的英西机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目模型翻译模型英语西班牙语
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-hu-en - 基于OPUS数据集的匈牙利语-英语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-hu-en开源项目数据集机器翻译模型自然语言处理
此项目为基于transformer-align架构的匈牙利语到英语机器翻译模型,采用OPUS数据集训练。模型使用normalization和SentencePiece进行预处理,在Tatoeba测试集上获得52.9的BLEU分数和0.683的chr-F分数。项目提供模型权重、测试集翻译结果及评估数据下载。
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-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。
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