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opus-mt-en-grk

英希翻译模型与性能评估指标

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-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-en-cs - 基于Transformer的英捷机器翻译模型在Tatoeba测试集获得46.1 BLEU分数
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt开源项目数据集评估机器翻译模型语言模型
这是OPUS项目开发的基于transformer-align架构的英捷翻译模型。模型使用normalization和SentencePiece预处理方法,在newstest2013-2019等多个新闻测试集上获得20-26的BLEU评分,在Tatoeba测试集达到46.1 BLEU分数。模型开放测试评估数据和原始权重下载,支持英语到捷克语的机器翻译任务。
opus-mt-gl-pt - 加利西亚语与葡萄牙语翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceglg-por加利西亚语开源项目模型翻译葡萄牙语
Opus-MT-GL-PT项目是一个开源翻译模型,专注于加利西亚语和葡萄牙语的翻译。该模型使用transformer-align架构,并结合SentencePiece预处理技术,在Tatoeba测试集上获得了57.9的BLEU分数,表现出良好的翻译性能。用户可以下载原始模型权重和测试集进行进一步的评估和使用。
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-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。
opus-mt-gmw-gmw - 开源的西日耳曼语系互译转换模型
BLEUGithubHuggingfaceOPUS开源项目机器翻译模型翻译评测西日耳曼语
opus-mt-gmw-gmw是基于transformer架构的西日耳曼语系翻译模型,支持德语、英语、荷兰语等18种语言间的互译转换。该模型在德英互译新闻测试中表现优异,BLEU评分达25-35分。模型使用SentencePiece分词技术,需添加目标语言标识才可运行。
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-sq-en - 中立且精准的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具
GithubHuggingfaceopus-mt-sq-en开源项目数据集模型翻译预处理
项目提供了一种中立的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具,基于transformer-align模型,并通过正规化和SentencePiece预处理,以opus数据集为基础。模型方便下载和评估,在Tatoeba.sq.en测试集中取得了58.4的BLEU得分和0.732的chr-F分数,适用于各种翻译需求。
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-nl-en - 基于Transformer的荷兰语-英语机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语荷兰语
opus-mt-nl-en是一个基于Transformer架构的荷兰语-英语神经机器翻译模型。该模型使用OPUS数据集训练,经过规范化和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上,模型表现优异,BLEU得分为60.9,chr-F得分为0.749。开发者可获取原始权重和测试集翻译结果,便于进行评估和应用。
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