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opus-mt-af-en

基于transformer-align模型的af到en翻译工具

opus-mt-af-en项目通过transformer-align模型和SentencePiece预处理实现af到en语言对的高效翻译,展示了优异的BLEU和chr-F分数。提供原始权重和测试集文件,方便在不同场景下验证性能。

opus-mt-en-ar - 英语到阿拉伯语的开源神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语阿拉伯语
opus-mt-en-ar是Helsinki-NLP团队开发的英语到阿拉伯语翻译模型。这个基于Transformer的模型支持包括现代标准阿拉伯语在内的多种阿拉伯语变体,使用SentencePiece进行分词,并要求输入特定的语言标记。在Tatoeba测试集上,模型获得了14.0的BLEU分数和0.437的chrF值,显示了其在英阿翻译任务上的性能。
opus-mt-en-fi - 开源神经机器翻译模型实现英语到芬兰语的准确转换
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型英语到芬兰语语言模型
opus-mt-en-fi是一个开源的英语到芬兰语翻译模型,基于transformer架构。该模型使用OPUS数据集和bt-news数据进行训练,采用normalization和SentencePiece进行预处理。在newstest2019-enfi测试集上,模型实现了25.7的BLEU分数和0.578的chr-F分数,显示出较高的翻译准确度。模型提供原始权重下载和测试集翻译结果,方便研究者和开发者使用和评估。
opus-mt-en-hy - 英语到亚美尼亚语翻译模型,促进多语言交流
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceeng-hyetranslation开源项目模型
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-fr-de - transformer-align架构的法德翻译模型,适用于新闻政治等多领域
GithubHuggingfaceopus-mt-fr-de开源项目数据集机器翻译模型神经网络语言模型
该法德翻译模型基于transformer-align架构,使用OPUS数据集训练。模型在多个测试集上表现出色,Tatoeba测试集达49.1 BLEU分,新闻领域测试集普遍达22-28 BLEU分,在euelections_dev2019测试集上达26.4 BLEU分。采用normalization和SentencePiece预处理,适用于新闻、政治等多领域翻译。模型权重和测试集翻译结果可供下载使用。
opus-mt-nl-fr - 荷兰语到法语的开源机器翻译模型
GithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-nl-frtransformer-align开源项目模型翻译
这个开源项目用于实现荷兰语到法语的机器翻译,使用基于transformer-align的模型,并结合数据标准化与SentencePiece预处理。依托OPUS数据集,该项目在Tatoeba.nl.fr测试集上获得了51.3的BLEU分数,展示了较好的翻译效果。提供原始模型权重及测试集翻译文件,以供进一步研究和应用。
opus-mt-de-fr - 德语至法语翻译模型,采用OPUS数据集实现高效
GithubHuggingfacebenchmarkopus-mt-de-fr开源项目性能模型翻译
项目采用Transformer-Align模型,致力于德语至法语翻译,基于OPUS数据集进行训练。通过正则化和SentencePiece进行预处理,提供原始权重、测试集翻译及评分结果。模型在多个基准测试中表现突出,例如euelections_dev2019的BLEU评分为32.2,Tatoeba得分达到49.2,展现优秀的翻译能力。
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-de-en - 基于OPUS数据集的德英机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MTTransformer模型开源项目德语到英语翻译机器翻译模型
opus-mt-de-en是一个基于OPUS数据集的德语到英语机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,并经过规范化和SentencePiece预处理。在多个新闻测试集上,模型表现优异,最高BLEU分数达43.7。模型支持多种测试集的翻译和评估,能够提供准确的德英翻译服务。该模型在新闻、科技等领域的翻译任务中表现尤为出色,适用于需要高质量德英翻译的各种应用场景。
opus-mt-en-id - 英语至印尼语开源神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-en-id开源项目数据集机器翻译模型模型评估自然语言处理
opus-mt-en-id是一个开源的英语到印尼语神经机器翻译模型,基于Transformer架构设计。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38.3 BLEU分和0.636 chr-F分的性能。项目提供预训练权重和测试集,方便研究人员进行评估和应用。
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。
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