#BLEU
nlg-eval - 自然语言生成多指标评估工具使用指南
开源项目nlg-eval自然语言生成评估方法BLEUPythonGithub
提供全面的自然语言生成（NLG）评估工具，包含BLEU、METEOR、ROUGE、CIDEr等多种无监督指标。文档涵盖安装、设置、验证及使用方法，并支持Python API和命令行使用方式，适用于多种操作系统。
opus-mt-de-it - 德语到意大利语的开源翻译模型
数据集开源项目翻译SentencePieceGithub模型HuggingfaceBLEUopus-mt-de-it
该开源项目使用transformer-align模型，提供德语到意大利语的高效翻译。通过Normalization和SentencePiece进行预处理，确保翻译的精准性和流畅性。用户可下载模型原始权重和测试集进行评估。模型在Tatoeba数据集上的评估显示，BLEU得分为45.3，chr-F得分为0.671，表现出良好的翻译性能。
opus-mt-ca-it - 加泰罗尼亚语和意大利语的开源翻译模型
BLEUGithub开源项目Tatoeba-ChallengeHuggingface句子片段翻译模型
该项目提供了加泰罗尼亚语到意大利语的翻译模型，利用transformer-align模型执行自然语言处理。在Tatoeba测试集上，模型的BLEU得分为48.6，chr-F得分为0.690，表现出良好的翻译效果。这个项目中使用SentencePiece进行预处理和文本规范化，确保翻译的准确性和一致性。该系统支持单一源语言和目标语言，适合需要精准翻译的用户。提供模型的权重和测试集供下载，以供进一步探索和应用。
mbart-large-en-ro - mBART微调模型：提升英罗翻译的精度与流畅度
BLEU语言模型Github开源项目mbart-large-en-ro微调Huggingface翻译模型
mbart-large-cc25在wmt_en_ro上的微调版提供了出色的翻译性能，未处理时BLEU得分为28.1，经过处理后提升至38。项目基于PyTorch框架，开发者可在Hugging Face平台找到相关代码和文档，是多语言处理的有力工具。
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
SentencePiece翻译opus-mt-en-el开源项目模型HuggingfaceBLEUGithub
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-fr-es - 法语到西班牙语的开源机器翻译模型
Github翻译评估开源项目模型HuggingfaceBLEUopus-mt-fr-es
opus-mt-fr-es项目是一个用于法语到西班牙语翻译的开源模型，采用transformer-align架构和SentencePiece预处理。项目提供相关数据集和权重下载，并在多项基准测试中展示了良好的翻译性能。
opus-mt-et-en - 爱沙尼亚语到英语的高效翻译模型
Githubopus-mt-et-en模型开源项目BLEUHuggingfaceSentencePiecetransformer-align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-da - 基于OPUS数据集的英丹双语机器翻译模型
模型机器翻译Github模型评估BLEUopus-mt-en-da开源项目Huggingface数据集
opus-mt-en-da是一个英语到丹麦语的机器翻译模型，基于transformer-align架构设计。该模型利用OPUS数据集训练，应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上，模型展现出优秀的翻译性能，BLEU分数达60.4，chr-F分数为0.745。模型提供原始权重下载，便于研究者进行深入探索和实际应用。
opus-mt-sk-en - 斯洛伐克语到英语的开源机器翻译模型
HuggingfaceOPUS模型开源项目BLEUopus-mt-sk-enGithub翻译
opus-mt-sk-en是一个开源的Transformers模型，用于将斯洛伐克语翻译为英语。该模型基于opus数据集，并通过规范化和SentencePiece技术进行预处理。在JW300测试集上，模型表现良好，获得42.2的BLEU分数。此工具适用于需要高质量翻译的研究人员和开发者。
wmt19-en-de - Facebook FSMT英德双向机器翻译模型
机器翻译FSMTWMT19BLEUGithub开源项目TransformerHuggingface模型
Facebook AI Research团队开发的FSMT英德双向翻译模型，基于Transformer架构，在WMT19新闻翻译任务中BLEU分数达到42.83。模型支持通过Hugging Face Transformers库实现英德互译功能。该模型在WMT19数据集上训练，但在处理包含重复短语的输入时存在一定局限性。
opus-mt-gmw-gmw - 开源的西日耳曼语系互译转换模型
开源项目OPUS模型西日耳曼语BLEUHuggingface机器翻译翻译评测Github
opus-mt-gmw-gmw是基于transformer架构的西日耳曼语系翻译模型，支持德语、英语、荷兰语等18种语言间的互译转换。该模型在德英互译新闻测试中表现优异，BLEU评分达25-35分。模型使用SentencePiece分词技术，需添加目标语言标识才可运行。
opus-mt-de-ca - 德语到加泰罗尼亚语翻译技术模型，支持精准语句转换
SentencePieceHuggingface德语deu-cat翻译模型Github开源项目BLEU
该项目基于transformer-align模型，将德语文本转为加泰罗尼亚语，采用正常化及SentencePiece (spm12k) 进行预处理。模型在Tatoeba测试集上的BLEU评分为37.4，chr-F值为0.582，显示了优秀的翻译性能。用户可以下载原始模型权重和相应测试集数据，查看详细的转化结果。
opus-mt-en-hy - 英语到亚美尼亚语翻译模型，促进多语言交流
开源项目SentencePiece模型GithubHuggingfaceBLEUtranslationeng-hye
该项目提供英亚（英语-亚美尼亚语）翻译模型，基于Transformer-Align架构，结合SentencePiece处理，实现文本转换。其翻译能力在Tatoeba测试集中获得16.6的BLEU分数，表明良好的质量。用户可在GitHub页面查看详情，下载原始权重及测试集文件。项目采用Apache-2.0协议，便于开发者和研究人员在多语言环境中使用和再开发。
opus-mt-cs-en - 捷克语到英语的开源机器翻译模型
opus-mt-cs-entransformer-align翻译SentencePieceGithub开源项目Huggingface模型BLEU
opus-mt-cs-en是一种捷克语到英语的开源翻译模型，使用transformer-align架构和OPUS数据集，经过SentencePiece处理。可以下载2019年12月18日的模型权重以进行试用。
opus-mt-tc-big-fr-en - 法语到英语神经机器翻译模型概述
神经机器翻译SentencePieceHuggingface法语到英语opus-mt-tc-big-fr-enGithub模型开源项目BLEU
OPUS-MT项目中的法英翻译模型，基于Marian NMT框架训练，通过Huggingface的transformers库转换为pyTorch模型，具有优秀的BLEU评分。模型支持多种数据集，使用SentencePiece进行分词，适用于多种翻译任务，适合学术研究及实际应用。
opus-mt-gl-pt - 加利西亚语与葡萄牙语翻译模型
glg-por翻译开源项目加利西亚语葡萄牙语模型HuggingfaceBLEUGithub
Opus-MT-GL-PT项目是一个开源翻译模型，专注于加利西亚语和葡萄牙语的翻译。该模型使用transformer-align架构，并结合SentencePiece预处理技术，在Tatoeba测试集上获得了57.9的BLEU分数，表现出良好的翻译性能。用户可以下载原始模型权重和测试集进行进一步的评估和使用。