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opus-mt-ca-it

加泰罗尼亚语和意大利语的开源翻译模型

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。

opus-mt-da-en - 基于Transformer架构的丹麦语-英语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer-align丹麦语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-da-en是一个丹麦语到英语的神经机器翻译模型,基于transformer-align架构。该模型使用OPUS数据集训练,应用了归一化和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型获得了63.6的BLEU分数和0.769的chr-F分数,显示出良好的翻译效果。模型提供预训练权重下载,可用于丹麦语到英语的翻译任务。
opus-mt-en-nl - 基于OPUS数据集的英荷双语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MTTransformer开源项目机器翻译模型英语到荷兰语
opus-mt-en-nl是一个英语到荷兰语的机器翻译模型,基于transformer-align架构构建。该模型利用OPUS数据集训练,并应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型达到了57.1的BLEU分数和0.730的chr-F分数,显示出较高的翻译质量。模型提供了原始权重和测试集翻译结果的下载,方便研究者进行评估和应用。
opus-tatoeba-en-ja - 提升英语到日语翻译效率的开源模型
GithubHuggingfacetransformer-aligntranslation开源项目日文模型英文
利用transformer-align模型,该项目提升了英语到日语的翻译精确性,BLEU评测值为15.2。项目还提供具体实现细节与源码下载,更方便学术和技术人员使用与研究。
opus-mt-en-fr - 英法机器翻译模型在多领域测试中表现卓越
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型英法翻译语料库
opus-mt-en-fr是一个基于Transformer架构的英语到法语机器翻译模型。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,包括新闻、讨论和Tatoeba等不同领域。模型在Tatoeba测试集上获得50.5的BLEU分数,展现了其在英法翻译任务中的高效性能。
opus-mt-en-da - 基于OPUS数据集的英丹双语机器翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceopus-mt-en-da开源项目数据集机器翻译模型模型评估
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-eo-en - 准确的跨语言翻译引擎,支持世界语到英语的转换
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-eo-en开源项目数据集机器翻译模型
该项目专注于世界语到英语的翻译,使用transformer-align模型进行处理,结合SentencePiece和数据规范化。其在Tatoeba数据集上达到了54.8的BLEU分数,展示了出色的翻译能力。用户可以获取模型的详细资源,如下载原始权重和查看测试结果及评估分数,为跨语言交流提供有效支持。
opus-mt-en-hu - 基于Transformer的英匈双语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-hutransformer开源项目机器翻译模型自然语言处理
opus-mt-en-hu是一个英语到匈牙利语的机器翻译模型,采用Transformer架构设计。该模型基于OPUS数据集训练,应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型实现了40.1的BLEU分数和0.628的chr-F分数,表现出良好的翻译能力。模型提供了原始权重和测试集翻译结果供下载,便于进行评估和实际应用。
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-no-de - 挪威语至德语双向机器翻译模型 实现29.6 BLEU评分
GithubHuggingfaceTatoeba-Challengetransformer-align开源项目德语挪威语机器翻译模型
opus-mt-no-de是一个开源的挪威语-德语神经机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,支持从挪威语的两种书面变体(Nynorsk和Bokmål)到德语的转换。模型使用SentencePiece进行文本预处理,在Tatoeba评测集上取得29.6 BLEU分数。项目开源于2020年6月,提供完整的模型文件及测试数据。
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。
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