opus-mt-de-nl

德语到荷兰语的机器翻译模型

数据集 transformer-align 翻译开源项目 Github 模型 Huggingface opus-mt-de-nl 句子片段

使用transformer-align模型，OPUS提供德语到荷兰语的翻译，数据来源为opus，并使用SentencePiece进行预处理。详细信息包括模型权重下载、测试集翻译和评分，在Tatoeba测试集上获得52.8的BLEU分数，显示出良好的翻译性能。

Github

Huggingface

介绍相关项目

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-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-es-en - 西班牙语至英语机器翻译模型 Tatoeba测试集BLEU评分59.6

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

opus-mt-es-en是一个基于Transformer架构的西班牙语至英语机器翻译模型。该模型在Tatoeba测试集上获得59.6的BLEU分数和0.739的chrF分数。模型采用规范化和SentencePiece进行预处理，适用于多种西班牙语到英语的翻译场景。作为OPUS项目的组成部分，该模型采用Apache 2.0许可证开源。

opus-mt-tc-big-en-pt - 从英译葡的先进神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT句子标记开源项目机器翻译模型神经机器翻译

该开源项目提供的神经机器翻译模型，旨在高效地将英语翻译为葡萄牙语。作为OPUS-MT项目的一部分，模型采用Marian NMT框架训练，并转化到PyTorch以兼容Transformers库。利用flores101-devtest等高质量数据集进行训练与评估，提供多语言目标支持，可应用于多种翻译场景。通过简单的Python示例代码，用户可以快速上手执行翻译任务。项目获得了欧盟资助，并得到了CSC -- IT Center for Science的支持。

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。

Opus-MT - 多语言神经机器翻译的开源框架

GithubMarian-NMTOPUS-MT多语言开源开源项目机器翻译

Opus-MT是一个开源的神经机器翻译项目，基于Marian-NMT框架开发。该项目利用OPUS数据集训练模型，结合SentencePiece分词和eflomal词对齐技术，提供多语言翻译功能。Opus-MT支持基于Tornado的Web应用和WebSocket服务两种部署方式，并提供大量预训练模型供用户下载。在Tiyaro.ai平台上，Opus-MT部署了543个在线演示API，方便用户体验。这个项目致力于为全球用户提供开放、便捷的翻译服务。

opus-mt-ca-fr - 加泰罗尼亚语转法语的高效开源翻译工具

BLEU分数Cat-FraGithubHuggingfaceSentencePieceTatoeba-Challenge开源项目模型翻译

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-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。

opus-mt-ca-it - 加泰罗尼亚语和意大利语的开源翻译模型

BLEUGithubHuggingfaceTatoeba-Challenge句子片段开源项目模型翻译

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-train - 用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集

GithubOpus-MT多语言翻译开源软件开源项目机器翻译模型训练

OPUS-MT-train是一个开源的神经机器翻译模型训练工具集。它基于MarianNMT和OPUS数据集，提供了模型训练、评估和发布的完整脚本。该项目包含丰富的预训练模型，支持多语言翻译，并附有详细文档和教程。OPUS-MT-train适用于CSC HPC集群环境，包含了安装、设置和使用的详细说明。它还提供了低资源语言模型训练和Tatoeba翻译挑战等教程，致力于推动神经机器翻译技术的普及，为研究人员和开发者提供了实用的工具，有助于推进神经机器翻译技术的研究和应用。

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