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论文项目介绍：wmt19-de-en
项目背景
wmt19-de-en项目是一个基于FairSeq框架优化的德语到英语翻译模型。该模型属于WMT19（2019年机器翻译会议）的任务提交中，是Facebook FAIR实验室的技术实现。wmt19-de-en项目的目标是提高德语文本翻译成英语的准确性和效率。
模型描述
此模型是FairSeq WMT19翻译器的德英版本。FairSeq是一个用于序列到序列转换的PyTorch库，而FSMT（FairSeqMachineTranslation）则是其专门的翻译模型。wmt19-de-en只是四种模型中的一种，其他模型还包括英俄、俄英和英德翻译。
在对翻译任务的准备中，模型的开发者以一种简单易用的接口使模型特色鲜明。用户可通过Hugging Face平台轻松调用和使用这些模型进行德语到英语的翻译。
预期使用和局限
使用方法
用户可以利用Python代码快速应用于他们的项目中，例如：
from transformers import FSMTForConditionalGeneration, FSMTTokenizer
mname = "facebook/wmt19-de-en"
tokenizer = FSMTTokenizer.from_pretrained(mname)
model = FSMTForConditionalGeneration.from_pretrained(mname)
input = "Maschinelles Lernen ist großartig, oder?"
input_ids = tokenizer.encode(input, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_ids)
decoded = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded) # Machine learning is great, isn't it?
在用户友好的环境中，上述代码能将德语句子翻译为英语。
局限性和偏差
该模型可能对包含重复短语的文本处理效果不佳，可能会导致内容被截断。因此，在实际应用中，需要注意这种局限性。
训练数据
wmt19-de-en使用了与FairSeq原始模型相同的预训练权重，确保了其翻译的意义和准确性。有关详细的信息，用户可以参考相关论文。
评估结果
模型在德英翻译任务中的BLEU分数为41.35，略低于FairSeq报告的42.3。这一差异可能是因为transformers框架目前不支持模型集成和再排序所致。
数据来源
训练和测试数据都来自WMT19的资源，可以在Statmt官网找到，包括了训练集和测试集的数据下载链接。
结语
wmt19-de-en项目展示了先进的机器翻译技术在具体语言对中的应用。它充分利用FairSeq框架，为研究者和开发者提供了一个高效的、开箱即用的德英翻译工具。然而，在使用过程中，用户需留意模型处理重复短语的局限性，以便在实际应用中进行相应的调整。
