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opus-mt-ca-fr

加泰罗尼亚语转法语的高效开源翻译工具

该开源项目支持将加泰罗尼亚语翻译为法语,基于transformer-align模型进行构建,并包含规范化与SentencePiece预处理环节。在Tatoeba测试集上的BLEU评分达52.4,展现出可靠的翻译质量,适用于精确翻译和自然语言处理领域的应用。项目包含模型权重和测试集下载链接,便于用户进一步研究及使用。

opus-mt-de-it - 德语到意大利语的开源翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-de-it开源项目数据集模型翻译
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-gmq-en - 北日耳曼语到英语的翻译模型
GithubHuggingfaceNorth Germanic languagesTatoeba-Challenge开源项目模型翻译英语
这是一个基于transformer模型的项目,专注于将北日耳曼语言翻译为英语。使用了SentencePiece进行预处理,支持多种语言,比如丹麦语、挪威语和瑞典语。在Tatoeba测试集上,获得了58.1的BLEU评分。用户可以通过提供的链接下载原始模型权重和测试集,适合对多语言翻译有研究兴趣的开发者和研究人员。
opus-mt-sv-en - 基于OPUS数据集的瑞典语-英语神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型瑞典语英语
opus-mt-sv-en是一个瑞典语到英语的神经机器翻译模型,基于transformer-align架构构建。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64.5 BLEU分数和0.763 chr-F分数,显示出较高的翻译质量。项目开源了预训练权重、测试集翻译结果和评估数据,便于研究者复现和评估模型性能。
opus-mt-gmw-gmw - 开源的西日耳曼语系互译转换模型
BLEUGithubHuggingfaceOPUS开源项目机器翻译模型翻译评测西日耳曼语
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-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-it - 基于Transformer的英意机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer模型开源项目机器翻译模型英语到意大利语
opus-mt-en-it是一个基于Transformer架构的英语到意大利语机器翻译模型。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在多个测试集上表现优异,其中Tatoeba测试集达到48.2 BLEU分和0.695 chr-F分。模型提供预训练权重下载和评估结果查看,可用于英意翻译任务。
opus-mt-en-et - 英语至爱沙尼亚语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt开源项目数据集机器翻译模型模型评估语言模型
该英语至爱沙尼亚语(en-et)翻译模型基于transformer-align架构构建,使用OPUS数据集训练。模型采用normalization和SentencePiece预处理技术,在Tatoeba、newsdev2018和newstest2018等测试集上分别获得了54.0、21.8和23.3的BLEU评分。模型提供预训练权重及相关评估数据下载。
opus-mt-ja-en - 基于OPUS数据集的日英神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-ja-en开源项目日英翻译机器翻译模型自然语言处理语言模型
该模型采用transformer-align架构,基于OPUS多语言平行语料库训练而成。预处理阶段使用了文本标准化和SentencePiece分词技术。在Tatoeba日英翻译测试集上,模型展现了优秀的性能,BLEU得分为41.7,chr-F得分为0.589。项目开源了模型权重和测试集译文,便于进行进一步的研究和应用。
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-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。
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