#波斯语

mT5-base-parsinlu-opus-translation_fa_en是一个开源的机器翻译模型，使用mT5技术将波斯语翻译为英语。通过借助Parsinlu数据集，该模型实现了高效精准的翻译。利用简单的Python代码即可进行调用，并以sacrebleu指标评估性能。适用于在cc-by-nc-sa-4.0许可下使用的开发者和研究人员，致力于提升跨语言交流能力。

这是一个基于HuBERT的波斯语语音性别识别模型。该模型利用先进的语音处理技术，能够准确区分男女声音。在测试中，模型表现优异，F1分数达0.98。项目提供了完整的使用指南，涵盖环境设置、模型调用和预测流程。这一工具可广泛应用于语音分析和用户画像等领域。

ParsBERT是一个用于波斯语命名实体识别(NER)的开源模型。该模型基于BERT架构,在PEYMA数据集上训练,可识别7类命名实体。在PEYMA测试集上,ParsBERT实现了93.40%的F1分数,超越了此前的模型。研究者可通过Hugging Face Transformers库便捷地应用此模型进行波斯语NER任务。

ParsBERT-NER是一个专门用于波斯语命名实体识别的预训练模型。该模型基于BERT架构，在ARMAN和PEYMA数据集上进行微调，支持识别组织、地点、人名等多种实体类型。在多个波斯语NER基准测试中，ParsBERT-NER展现出卓越性能，F1分数最高达98.79%。研究人员和开发者可通过Hugging Face Transformers库轻松使用这一模型进行波斯语自然语言处理任务。

该项目开发的Wav2Vec 2.0波斯语语音情感识别模型能够识别六种基本情绪。模型在ShEMO数据集上训练，总体准确率达90%。项目提供了完整的使用说明，包括环境配置、模型加载和预测示例代码。同时还展示了模型在各情绪类别上的性能指标，如精确率、召回率和F1分数等。