opus-mt-yo-en

约鲁巴语和英语之间的开源翻译模型及其评估

翻译开源项目 opus-mt-yo-en 模型 Huggingface 预处理数据集 Github

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

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-en-he - 基于OPUS数据集的英语-希伯来语机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目数据集机器翻译模型模型评估英语希伯来语翻译

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-eu-en - 欧-英机器翻译开源项目，提供精确翻译

BLEU评分GithubHuggingfaceSentencePieceopustransformer-align开源项目模型翻译模型

该开源项目提供欧-英翻译，基于transformer-align模型和SentencePiece预处理，BLEU评分为46.1，chr-F评分为0.638，适用于Tatoeba数据集。用户可下载模型权重和测试集翻译，满足多种高质量应用需求。

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-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-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-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。

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-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-eo-en - 准确的跨语言翻译引擎，支持世界语到英语的转换

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-eo-en开源项目数据集机器翻译模型

该项目专注于世界语到英语的翻译，使用transformer-align模型进行处理，结合SentencePiece和数据规范化。其在Tatoeba数据集上达到了54.8的BLEU分数，展示了出色的翻译能力。用户可以获取模型的详细资源，如下载原始权重和查看测试结果及评估分数，为跨语言交流提供有效支持。

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