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opus-mt-en-vi

基于Transformer架构的英越翻译模型 实现37.2 BLEU评分

基于transformer-align架构开发的英语到越南语机器翻译模型,在Tatoeba测试集上达到37.2 BLEU分和0.542 chrF评分。模型使用SentencePiece技术进行分词预处理,支持英语到越南语(含喃字)的翻译功能。作为OPUS项目的组成部分,该模型于2020年6月发布,并提供完整的模型权重与测试数据集。

项目概述

opus-mt-en-vi是一个专门用于英语到越南语机器翻译的开源模型项目。该模型由赫尔辛基大学的NLP研究团队开发,基于transformer架构实现,旨在提供高质量的英越双语翻译服务。

技术特点

模型架构

该项目采用transformer-align作为基础架构,这是一种在机器翻译领域表现优异的神经网络模型。模型使用了规范化处理和SentencePiece分词技术,词表大小为32k。

语言支持

  • 源语言:英语(English)
  • 目标语言:越南语(Vietnamese),包括传统越南语和喃字(Chu Nom)书写系统

预处理特点

  • 采用标准化处理
  • 使用SentencePiece算法进行分词,词表大小为32k
  • 翻译时需要在句子开头添加特定的语言标识符">>id<<"

性能表现

在Tatoeba测试集上,该模型展现出优秀的翻译性能:

  • BLEU分数:37.2
  • chrF分数:0.542 这个分数表明模型在英语到越南语的翻译任务上具有相当好的表现。

资源获取

模型文件

  • 训练完成时间:2020年6月17日
  • 模型权重可从官方提供的opus-2020-06-17.zip下载
  • 包含完整的测试集翻译结果和评估报告

开源协议

项目采用Apache 2.0开源许可证,允许使用者自由使用、修改和分发。

使用价值

这个模型特别适合需要进行英语到越南语翻译的应用场景,无论是在学术研究还是实际应用中都具有重要价值。由于其较高的翻译质量和开源特性,可以作为各类跨语言通信系统的基础模型。

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