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opus-mt-fi-de

基于Transformer架构的芬兰语德语机器翻译模型在Tatoeba测试集达到45.2 BLEU分数

Helsinki-NLP基于transformer-align架构开发的芬兰语德语机器翻译模型,在OPUS数据集训练完成。模型使用normalization和SentencePiece预处理方法,在Tatoeba测试集获得45.2 BLEU分数和0.637 chr-F值。模型权重与测试数据已通过OPUS-MT-models平台开放获取

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。
wmt19-en-de - Facebook FSMT英德双向机器翻译模型
BLEUFSMTGithubHuggingfaceTransformerWMT19开源项目机器翻译模型
Facebook AI Research团队开发的FSMT英德双向翻译模型,基于Transformer架构,在WMT19新闻翻译任务中BLEU分数达到42.83。模型支持通过Hugging Face Transformers库实现英德互译功能。该模型在WMT19数据集上训练,但在处理包含重复短语的输入时存在一定局限性。
opus-mt-vi-en - 基于Transformer架构的越南语英语双向翻译模型
EnglishGithubHuggingfaceOPUSTatoeba-ChallengeVietnamese开源项目机器翻译模型
opus-mt-vi-en是一个基于transformer-align架构的越南语-英语机器翻译模型。该模型在Tatoeba测试集上实现了42.8的BLEU分数和0.608的chrF分数。模型采用normalization和SentencePiece进行预处理,支持越南语和英语间的双向翻译。用户可通过官方链接获取模型权重和测试数据集。
opus-mt-en-et - 英语至爱沙尼亚语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt开源项目数据集机器翻译模型模型评估语言模型
该英语至爱沙尼亚语(en-et)翻译模型基于transformer-align架构构建,使用OPUS数据集训练。模型采用normalization和SentencePiece预处理技术,在Tatoeba、newsdev2018和newstest2018等测试集上分别获得了54.0、21.8和23.3的BLEU评分。模型提供预训练权重及相关评估数据下载。
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。
wmt19-de-en - 德英翻译新突破,基于WMT19模型的精准与高效
FSMTFacebookGithubHuggingface开源项目性能评估机器学习模型翻译
wmt19-de-en项目是基于FairSeq的WMT19模型的德英翻译工具,旨在提高翻译的准确性和效率。项目提供预训练模型,可快速部署于多种翻译场景。尽管在处理重复短语时存在一定限制,但整体表现出色,获得了高BLEU评分。未来的改进方向包括加强模型集成和重新排序功能,以增强对复杂输入的翻译能力。
opus-mt-bg-en - 保加利亚语至英语的开源神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-bg-en开源项目数据集机器翻译模型模型评估
opus-mt-bg-en是一个开源的保加利亚语到英语机器翻译模型,采用Transformer架构。该模型在OPUS数据集上训练,使用normalization和SentencePiece进行预处理。在Tatoeba测试集上,模型获得59.4的BLEU分数和0.727的chr-F分数。项目提供预训练权重、测试集翻译结果和评估分数,便于研究人员和开发者使用或进行性能评估。
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-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 - 多语言神经机器翻译的开源框架
GithubMarian-NMTOPUS-MT多语言开源开源项目机器翻译
Opus-MT是一个开源的神经机器翻译项目,基于Marian-NMT框架开发。该项目利用OPUS数据集训练模型,结合SentencePiece分词和eflomal词对齐技术,提供多语言翻译功能。Opus-MT支持基于Tornado的Web应用和WebSocket服务两种部署方式,并提供大量预训练模型供用户下载。在Tiyaro.ai平台上,Opus-MT部署了543个在线演示API,方便用户体验。这个项目致力于为全球用户提供开放、便捷的翻译服务。
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