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opus-mt-en-et

英语至爱沙尼亚语神经机器翻译模型

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-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-zh-en - 赫尔辛基大学开发的中英双向翻译模型
GithubHelsinki-NLPHuggingfaceOPUS-MT中英翻译开源项目机器翻译模型自然语言处理
opus-mt-zh-en是赫尔辛基大学开发的中英双向翻译模型。该模型基于OPUS数据集训练,采用SentencePiece预处理,在Tatoeba测试集上BLEU得分为36.1。它使用Transformer架构,可用于文本翻译和生成。研究人员和开发者可通过Hugging Face transformers库便捷地使用该模型进行中英互译。
opus-mt-fr-en - 基于OPUS数据集的法英神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-fr-en开源项目机器翻译模型模型评估语言对
opus-mt-fr-en是一个基于OPUS数据集训练的法语到英语神经机器翻译模型。该模型采用Transformer-align架构,使用规范化和SentencePiece进行预处理。在多个新闻测试集上,模型表现出稳定的性能,BLEU分数介于26.2至38.7之间。值得注意的是,在Tatoeba测试集上,模型达到了57.5的BLEU分数和0.720的chr-F值,展现了其在不同领域的翻译能力。
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-ru-en - 赫尔辛基大学开发的俄英机器翻译模型
GithubHelsinki-NLPHuggingfaceTransformer模型俄语翻译开源项目机器翻译模型英语翻译
opus-mt-ru-en是赫尔辛基大学语言技术研究组开发的俄英机器翻译模型。该模型采用Transformer-align架构,在OPUS数据集上训练,在多个新闻测试集和Tatoeba测试集上均展现出优秀性能。研究人员可通过Hugging Face平台使用这一开源模型进行翻译和文本生成。模型采用CC-BY-4.0许可证,为自然语言处理研究提供了宝贵资源。
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-grk - 英希翻译模型与性能评估指标
AI绘图GithubHuggingfaceSentencePiecetranslation希腊语开源项目模型正常化
项目提供基于transformer架构的英语到希腊语翻译模型,使用SentencePiece进行预处理,支持多语言目标,并提供测试集翻译、评估及模型权重下载。评估显示其在现代希腊语翻译中具有较高BLEU分数。相关资源含性能基准及原始代码链接。
opus-mt-de-ca - 德语到加泰罗尼亚语翻译技术模型,支持精准语句转换
BLEUGithubHuggingfaceSentencePiecedeu-cat开源项目德语模型翻译
该项目基于transformer-align模型,将德语文本转为加泰罗尼亚语,采用正常化及SentencePiece (spm12k) 进行预处理。模型在Tatoeba测试集上的BLEU评分为37.4,chr-F值为0.582,显示了优秀的翻译性能。用户可以下载原始模型权重和相应测试集数据,查看详细的转化结果。
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-hi - 开源英语-印地语Transformer机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba-Challenge印地语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-en-hi是OPUS项目开发的英语到印地语机器翻译模型,基于Transformer架构。模型在Tatoeba测试集上获得16.1 BLEU分数和0.447 chrF分数。它采用SentencePiece进行预处理,适用于多种翻译任务。作为开源资源,该模型为自然语言处理研究和应用开发提供了有价值的工具。
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