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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-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-de-es - 德语到西班牙语的智能翻译工具,支持更高的翻译准确性
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-de-es开源项目模型翻译模型语言对预处理
该开源项目通过使用transformer-align模型,将德语翻译为西班牙语,依托opus数据集,进行标准化和SentencePiece的预处理,提升翻译的准确性。用户可以下载模型的原始权重并查看相应的翻译测试集及评分,以了解其性能。在Tatoeba.de.es测试集中获得了48.5分的BLEU评分和0.676的chr-F得分,其高效性能在翻译领域具备一定的竞争力。
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-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-tc-big-tr-en - OPUS-MT 项目开源的土耳其语-英语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer土耳其语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-tc-big-tr-en 是 OPUS-MT 项目开发的土耳其语到英语神经机器翻译模型。该模型基于 Marian NMT 框架训练,并转换为 PyTorch 格式以兼容 Hugging Face transformers 库。在多个测试集上表现优异,Tatoeba 测试集上 BLEU 分数达 57.6。模型采用 transformer-big 架构,使用 OPUS 和 Tatoeba Challenge 数据训练,为研究人员和开发者提供了高质量的开源翻译工具。
opus-mt-gmq-en - 北日耳曼语到英语的翻译模型
GithubHuggingfaceNorth Germanic languagesTatoeba-Challenge开源项目模型翻译英语
这是一个基于transformer模型的项目,专注于将北日耳曼语言翻译为英语。使用了SentencePiece进行预处理,支持多种语言,比如丹麦语、挪威语和瑞典语。在Tatoeba测试集上,获得了58.1的BLEU评分。用户可以通过提供的链接下载原始模型权重和测试集,适合对多语言翻译有研究兴趣的开发者和研究人员。
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-fr-es - 法语到西班牙语的开源机器翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceopus-mt-fr-es开源项目模型翻译评估
opus-mt-fr-es项目是一个用于法语到西班牙语翻译的开源模型,采用transformer-align架构和SentencePiece预处理。项目提供相关数据集和权重下载,并在多项基准测试中展示了良好的翻译性能。
opus-mt-ca-pt - 加泰罗尼亚语到葡萄牙语神经机器翻译模型实现44.9 BLEU评分
CatalanGithubHuggingfacePortugueseTatoeba开源项目机器翻译模型神经网络模型
opus-mt-ca-pt是一个专门用于加泰罗尼亚语到葡萄牙语翻译的神经机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,使用SentencePiece进行分词预处理,在Tatoeba测试集上达到44.9的BLEU分数和0.658的chrF值。这个由赫尔辛基大学NLP团队于2020年发布的开源模型,提供单向翻译功能。
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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