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opus-mt-et-en

爱沙尼亚语到英语的高效翻译模型

此项目是一个开源的爱沙尼亚语到英语翻译模型,采用transformer-align架构和SentencePiece技术进行预处理。基于opus数据集进行训练,提供模型权重和测试集文件的下载链接。在多种测试集上表现出色,例如在Tatoeba测试集上取得了59.9的BLEU得分。该模型适合处理需要高质量翻译的爱沙尼亚语到英语文本。

opus-mt-hi-en - 基于OPUS数据集的印地语-英语开源机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-hi-en开源项目数据集机器翻译模型语言模型
opus-mt-hi-en是一个开源的印地语到英语机器翻译模型,基于transformer-align架构构建。该模型使用OPUS数据集训练,采用规范化和SentencePiece进行预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到40.4的BLEU分数。项目提供预训练权重下载,便于用户部署和使用。此外,模型还在newsdev2014和newstest2014等测试集上进行了评估,为研究人员提供了性能参考。
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-en-nl - 基于OPUS数据集的英荷双语机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MTTransformer开源项目机器翻译模型英语到荷兰语
opus-mt-en-nl是一个英语到荷兰语的机器翻译模型,基于transformer-align架构构建。该模型利用OPUS数据集训练,并应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型达到了57.1的BLEU分数和0.730的chr-F分数,显示出较高的翻译质量。模型提供了原始权重和测试集翻译结果的下载,方便研究者进行评估和应用。
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
GithubHuggingfaceTatoeba-Challengetransformer-align巴斯克语开源项目机器翻译模型英语
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-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-yo-en - 约鲁巴语和英语之间的开源翻译模型及其评估
GithubHuggingfaceopus-mt-yo-en开源项目数据集模型翻译预处理
该项目介绍了一个将约鲁巴语翻译为英语的开源模型。使用transformer-align架构并进行SentencePiece预处理。模型已在OPUS数据集上训练,并通过BLEU和chr-F评分评估其翻译能力,提供详细的权重下载和实施指南。
opus-mt-tc-base-en-sh - 多语言神经机器翻译模型,支持英-塞尔维亚-克罗地亚语转换
GithubHuggingfaceMarianNMTOPUS-MT开源项目机器翻译模型神经网络语言模型
该项目提供的神经机器翻译模型,支持从英语到塞尔维亚-克罗地亚语及其他语言的翻译。采用Marian NMT框架训练,使用transformers库转换为pyTorch格式。此模型由赫尔辛基大学开发,数据集来自OPUS项目,并采用SentencePiece进行预处理。适用于文本翻译和生成,包含代码示例与评估细节,遵循CC-BY-4.0许可。
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-es-gl - 西班牙语与加利西亚语间的准确翻译工具
GithubHuggingfacePerformancespa-glg开源项目模型翻译语言
该项目为西班牙语和加利西亚语的翻译提供高效解决方案,采用transformer-align模型和SentencePiece预处理,达到了67.6的BLEU分数。提供下载的原始模型权重,广泛适用于不同翻译需求。
opus-mt-tc-big-en-pt - 从英译葡的先进神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT句子标记开源项目机器翻译模型神经机器翻译
该开源项目提供的神经机器翻译模型,旨在高效地将英语翻译为葡萄牙语。作为OPUS-MT项目的一部分,模型采用Marian NMT框架训练,并转化到PyTorch以兼容Transformers库。利用flores101-devtest等高质量数据集进行训练与评估,提供多语言目标支持,可应用于多种翻译场景。通过简单的Python示例代码,用户可以快速上手执行翻译任务。项目获得了欧盟资助,并得到了CSC -- IT Center for Science的支持。
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