opus-mt-cs-en

捷克语到英语的开源机器翻译模型

opus-mt-cs-en transformer-align 翻译 SentencePiece Github 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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

opus-mt-en-vi - 基于Transformer架构的英越翻译模型实现37.2 BLEU评分

GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语越南语

基于transformer-align架构开发的英语到越南语机器翻译模型，在Tatoeba测试集上达到37.2 BLEU分和0.542 chrF评分。模型使用SentencePiece技术进行分词预处理，支持英语到越南语（含喃字）的翻译功能。作为OPUS项目的组成部分，该模型于2020年6月发布，并提供完整的模型权重与测试数据集。

opus-mt-en-ca - transformer-align架构的英语-加泰罗尼亚语机器翻译模型

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-ca开源项目机器翻译模型模型评估语言对

opus-mt-en-ca是基于transformer-align架构的英语-加泰罗尼亚语机器翻译模型。该模型利用OPUS数据集训练，经过normalization和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上，模型达到47.2的BLEU分数和0.665的chr-F分数。模型采用Apache-2.0开源许可证，支持从英语翻译到加泰罗尼亚语。提供原始权重和测试集译文下载，方便评估模型性能和进行深入分析。

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-bg - 英语到保加利亚语的开源神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUSTatoeba保加利亚语开源项目机器翻译模型英语

opus-mt-en-bg是一个基于Transformer架构的英语到保加利亚语机器翻译模型。该模型在Tatoeba测试集上达到50.6的BLEU分数和0.680的chrF值。它使用SentencePiece进行预处理,支持保加利亚语的拉丁字母变体,需要添加目标语言标记。这个模型是Helsinki-NLP开发的Tatoeba-Challenge项目的一部分,为英语到保加利亚语的翻译提供了开源解决方案。模型采用了normalization和SentencePiece (spm32k,spm32k)预处理方法,需要在句子开头添加'>>id<<'形式的目标语言标记。用户可以下载原始权重、测试集翻译和评分结果。该项目遵循Apache-2.0许可协议,为研究人员和开发者提供了可靠的英语到保加利亚语机器翻译资源。

opus-mt-en-az - 提供英语到阿塞拜疆语的开源翻译模型

AzerbaijaniBLEU评分EnglishGithubHuggingfaceSentencePiecetranslation开源项目模型

该开源项目提供了一种从英语到阿塞拜疆语的翻译工具，使用transformer-align模型进行语言转换。其运用了规范化与SentencePiece技术，确保翻译的准确性。根据Tatoeba测试集评估，该模型取得了18.6的BLEU分数及0.477的chr-F分数。用户可以通过链接下载模型权重和翻译测试结果，项目遵循Apache 2.0协议，适用于多个应用场景。

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-tc-big-fr-en - 法语到英语神经机器翻译模型概述

BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-tc-big-fr-en开源项目模型法语到英语神经机器翻译

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。

translation-model-opus - Helsinki-NLP团队开发的英西翻译模型基于OPUS数据集

GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语西班牙语

Helsinki-NLP团队基于transformer架构和OPUS数据集开发了这个英语到西班牙语的翻译模型。模型在多个新闻测试集上BLEU得分达30-39，Tatoeba测试集更高达54.9。采用normalization和SentencePiece预处理技术，为英西文本翻译需求提供了高质量的开源解决方案。

opus-mt-en-sq - 英语到阿尔巴尼亚语的开源翻译模型

GithubHuggingfaceopus-mt-en-sq句子片段开源项目模型翻译预处理

该项目利用transformer-align模型实现英语到阿尔巴尼亚语的翻译，基于opus数据集，并结合正规化与SentencePiece进行预处理。该模型在Tatoeba.en.sq数据集上的BLEU得分达到46.5，可用于研究及应用于其他语言处理任务，支持下载原始权重及测试结果。

opus-mt-en-af - 英语到南非荷兰语翻译模型，使用变压器对齐和标准化预处理

BLEU评分GithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-en-aftransformer-align开源项目模型翻译

该项目提供了英语到南非荷兰语的机器翻译模型，基于transformer-align算法和OPUS数据集，并采用了标准化和SentencePiece预处理。用户可以获取模型的原始权重和翻译测试结果，Tatoeba测试集的BLEU得分为56.1，显示出较高的翻译准确度。

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