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opus-mt-en-sq

英语到阿尔巴尼亚语的开源翻译模型

该项目利用transformer-align模型实现英语到阿尔巴尼亚语的翻译,基于opus数据集,并结合正规化与SentencePiece进行预处理。该模型在Tatoeba.en.sq数据集上的BLEU得分达到46.5,可用于研究及应用于其他语言处理任务,支持下载原始权重及测试结果。

opus-mt-da-en - 基于Transformer架构的丹麦语-英语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer-align丹麦语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-da-en是一个丹麦语到英语的神经机器翻译模型,基于transformer-align架构。该模型使用OPUS数据集训练,应用了归一化和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型获得了63.6的BLEU分数和0.769的chr-F分数,显示出良好的翻译效果。模型提供预训练权重下载,可用于丹麦语到英语的翻译任务。
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-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-en-af - 英语到南非荷兰语翻译模型,使用变压器对齐和标准化预处理
BLEU评分GithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-en-aftransformer-align开源项目模型翻译
该项目提供了英语到南非荷兰语的机器翻译模型,基于transformer-align算法和OPUS数据集,并采用了标准化和SentencePiece预处理。用户可以获取模型的原始权重和翻译测试结果,Tatoeba测试集的BLEU得分为56.1,显示出较高的翻译准确度。
opus-mt-de-it - 德语到意大利语的开源翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-de-it开源项目数据集模型翻译
该开源项目使用transformer-align模型,提供德语到意大利语的高效翻译。通过Normalization和SentencePiece进行预处理,确保翻译的精准性和流畅性。用户可下载模型原始权重和测试集进行评估。模型在Tatoeba数据集上的评估显示,BLEU得分为45.3,chr-F得分为0.671,表现出良好的翻译性能。
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-eo-en - 准确的跨语言翻译引擎,支持世界语到英语的转换
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-eo-en开源项目数据集机器翻译模型
该项目专注于世界语到英语的翻译,使用transformer-align模型进行处理,结合SentencePiece和数据规范化。其在Tatoeba数据集上达到了54.8的BLEU分数,展示了出色的翻译能力。用户可以获取模型的详细资源,如下载原始权重和查看测试结果及评估分数,为跨语言交流提供有效支持。
opus-mt-ur-en - 乌尔都语与英语之间的翻译工具
EnglishGithubHuggingfaceUrdu开源项目模型翻译预处理
项目基于transformer-align模型,专注于将乌尔都语翻译为英语,采用了标准化的语言处理和SentencePiece技术(spm32k)。在Tatoeba测试集中,该模型获得了23.2的BLEU分数和0.435的chr-F分数,对于语言转换效率具有贡献。适合需要精准理解乌尔都语文本的研究人员、翻译人员及软件开发者。
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-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。
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