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基于mT5的波斯语至英语机器翻译模型

模型Persian机器翻译ParsiNLU开源项目HuggingfaceMT5模型GithubEnglish

该开源项目提供了一个基于mT5的波斯语至英语机器翻译模型。模型利用MT5ForConditionalGeneration和MT5Tokenizer实现翻译功能，并附有Python代码示例说明使用方法。支持宗教语句、日常对话和技术内容等多种文本类型的翻译。作为parsinlu项目的组成部分，此模型为有波斯语-英语翻译需求的用户提供了实用工具。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
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-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-sq-en - 中立且精准的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具
GithubHuggingfaceopus-mt-sq-en开源项目数据集模型翻译预处理
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。
opus-mt-ur-en - 乌尔都语与英语之间的翻译工具
EnglishGithubHuggingfaceUrdu开源项目模型翻译预处理
项目基于transformer-align模型，专注于将乌尔都语翻译为英语，采用了标准化的语言处理和SentencePiece技术（spm32k）。在Tatoeba测试集中，该模型获得了23.2的BLEU分数和0.435的chr-F分数，对于语言转换效率具有贡献。适合需要精准理解乌尔都语文本的研究人员、翻译人员及软件开发者。
mt5-small - 跨101种语言的预训练文本转换模型
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
mt5-small是一个基于T5架构的多语言预训练模型，涵盖101种语言。该模型在mC4数据集上预训练，可应用于多种自然语言处理任务。mt5-small为多语言NLP研究提供了坚实基础，但需要针对特定任务进行微调才能发挥其全部潜力。这个开源项目为跨语言AI应用开发提供了重要工具。
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-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-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-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-tc-big-en-tr - OPUS-MT项目开发的英土双语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT开源项目机器翻译模型神经网络模型英语到土耳其语
opus-mt-tc-big-en-tr是OPUS-MT项目开发的英语到土耳其语神经机器翻译模型。该模型基于Transformer架构，在多个数据集上表现出色，最高BLEU分数达42.3。模型支持通过Hugging Face Transformers库使用，为英土翻译提供了可靠的解决方案。OPUS-MT项目旨在为全球多种语言对开发开源的神经机器翻译模型。
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