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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

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-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-en-it - 基于Transformer的英意机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer模型开源项目机器翻译模型英语到意大利语
opus-mt-en-it是一个基于Transformer架构的英语到意大利语机器翻译模型。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,其中Tatoeba测试集达到48.2 BLEU分和0.695 chr-F分。模型提供预训练权重下载和评估结果查看,可用于英意翻译任务。
opus-mt-en-he - 基于OPUS数据集的英语-希伯来语机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目数据集机器翻译模型模型评估英语希伯来语翻译
这是一个基于transformer-align架构的英语-希伯来语翻译模型,采用Apache-2.0开源协议。模型在OPUS数据集上训练,使用规范化和SentencePiece进行预处理,在Tatoeba测试集上获得40.1 BLEU分和0.609 chr-F分。模型提供训练权重下载,可用于英语和希伯来语之间的翻译任务。
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-en-sv - 基于Transformer的英瑞双语神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-svtransformer开源项目机器翻译模型语言模型
opus-mt-en-sv是一个开源的英语到瑞典语机器翻译模型,基于Transformer架构开发。该模型在Tatoeba测试集上实现60.1的BLEU分数和0.736的chr-F分数,展示了优秀的翻译质量。模型训练采用OPUS数据集,并应用normalization和SentencePiece进行预处理,旨在提供准确的英瑞双语文本转换。
opus-mt-ko-en - 基于transformer-align的开源韩英机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoebatransformer-align开源项目机器翻译模型韩英翻译
opus-mt-ko-en是一个开源的韩英机器翻译模型,采用transformer-align架构。模型在Tatoeba测试集上获得41.3 BLEU分数和0.588 chrF分数。它支持韩语(包括谚文、拉丁文和汉字)到英语的翻译,使用normalization和SentencePiece进行预处理。该项目提供模型权重、测试集翻译结果和评估数据,可用于研究和实际应用。
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-es-ca - 西班牙语到加泰罗尼亚语的开源机器翻译项目
GithubHuggingfacespa-cat句子片段基准测试开源项目模型翻译语言对
该开源项目实现西班牙语到加泰罗尼亚语翻译,使用transformer-align模型,并通过标准化和SentencePiece (spm32k)方法预处理数据。在Tatoeba测试集上,系统取得了BLEU 68.9和chr-F 0.832的高分,展现出良好翻译性能。可下载原始模型权重和测试集翻译文件,通过OPUS页面获取更多信息。
opus-mt-en-el - 英语到希腊语的开放源代码翻译模型,基于高效的自然语言处理技术
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-en-el开源项目模型翻译
项目提供从英语到希腊语的翻译模型,使用OPUS数据集和transformer-align模型进行训练,并包含预处理步骤如规范化和SentencePiece。用户可以下载原始模型权重和测试集合译文,模型在BLEU评分中取得56.4的成绩,强调翻译的准确性和流畅性。
opus-mt-tc-big-ar-en - 高效的阿拉伯语到英语神经机器翻译模型,实现精准的跨语言转换
GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型自然语言处理语言模型阿拉伯语翻译
OPUS-MT项目开发的opus-mt-tc-big-ar-en是一款阿拉伯语到英语的神经机器翻译模型。该模型使用Marian NMT框架训练,支持现代标准阿拉伯语及其方言。在多个测试集上,模型展现出优秀性能,BLEU评分介于42.6至47.3之间。模型已转换为PyTorch格式,可通过Hugging Face的transformers库轻松使用。
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