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-eu - 基于Transformer的英语-巴斯克语机器翻译模型 Tatoeba测试集BLEU 31.8

GithubHuggingfaceTatoeba-Challengetransformer-align巴斯克语开源项目机器翻译模型英语

opus-mt-en-eu是一个英语到巴斯克语的机器翻译模型，基于transformer-align架构构建。模型使用SentencePiece进行预处理，在Tatoeba测试集上达到31.8 BLEU分数和0.590 chr-F分数。由Helsinki-NLP开发并以Apache-2.0许可发布，适用于英语到巴斯克语的翻译任务。模型支持单向翻译，可应用于需要高质量英巴翻译的场景。

opus-mt-en-de - 赫尔辛基大学开发的英德神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型神经网络模型自然语言处理英德翻译

opus-mt-en-de是赫尔辛基大学开发的英德神经机器翻译模型。它基于OPUS语料库训练,适用于文本翻译和生成。模型在多个新闻测试集上表现优异,BLEU和chr-F评分突出。研究人员可通过Hugging Face平台便捷使用该模型进行翻译研究和应用开发。

opus-mt-tc-big-sh-en - 高效多语言神经机器翻译模型，支持塞尔维亚-克罗地亚语到英语的翻译

GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT开源项目文本翻译机器翻译模型语言模型

opus-mt-tc-big-sh-en是OPUS-MT项目开发的神经机器翻译模型，专门用于塞尔维亚-克罗地亚语(sh)到英语(en)的翻译。该模型采用Marian NMT框架训练，并转换为PyTorch格式以便于使用。在多个基准测试中，模型展现了优秀的性能，BLEU评分范围从37.1到66.5不等，证明了其在不同测试集上的翻译能力。作为OPUS-MT项目的一部分，该模型旨在为全球多语言翻译需求提供高质量、易用的解决方案。

opus-mt-tc-big-tr-en - OPUS-MT 项目开源的土耳其语-英语神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer土耳其语开源项目机器翻译模型英语

opus-mt-tc-big-tr-en 是 OPUS-MT 项目开发的土耳其语到英语神经机器翻译模型。该模型基于 Marian NMT 框架训练，并转换为 PyTorch 格式以兼容 Hugging Face transformers 库。在多个测试集上表现优异，Tatoeba 测试集上 BLEU 分数达 57.6。模型采用 transformer-big 架构，使用 OPUS 和 Tatoeba Challenge 数据训练，为研究人员和开发者提供了高质量的开源翻译工具。

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-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-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。

opus-mt-de-es - 德语到西班牙语的智能翻译工具，支持更高的翻译准确性

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-de-es开源项目模型翻译模型语言对预处理

该开源项目通过使用transformer-align模型，将德语翻译为西班牙语，依托opus数据集，进行标准化和SentencePiece的预处理，提升翻译的准确性。用户可以下载模型的原始权重并查看相应的翻译测试集及评分，以了解其性能。在Tatoeba.de.es测试集中获得了48.5分的BLEU评分和0.676的chr-F得分，其高效性能在翻译领域具备一定的竞争力。

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。

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