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opus-mt-no-de

挪威语至德语双向机器翻译模型 实现29.6 BLEU评分

opus-mt-no-de是一个开源的挪威语-德语神经机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,支持从挪威语的两种书面变体(Nynorsk和Bokmål)到德语的转换。模型使用SentencePiece进行文本预处理,在Tatoeba评测集上取得29.6 BLEU分数。项目开源于2020年6月,提供完整的模型文件及测试数据。

opus-mt-zh-en - 赫尔辛基大学开发的中英双向翻译模型
GithubHelsinki-NLPHuggingfaceOPUS-MT中英翻译开源项目机器翻译模型自然语言处理
opus-mt-zh-en是赫尔辛基大学开发的中英双向翻译模型。该模型基于OPUS数据集训练,采用SentencePiece预处理,在Tatoeba测试集上BLEU得分为36.1。它使用Transformer架构,可用于文本翻译和生成。研究人员和开发者可通过Hugging Face transformers库便捷地使用该模型进行中英互译。
opus-mt-en-it - 基于Transformer的英意机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer模型开源项目机器翻译模型英语到意大利语
opus-mt-en-it是一个基于Transformer架构的英语到意大利语机器翻译模型。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在多个测试集上表现优异,其中Tatoeba测试集达到48.2 BLEU分和0.695 chr-F分。模型提供预训练权重下载和评估结果查看,可用于英意翻译任务。
translation-model-opus - Helsinki-NLP团队开发的英西翻译模型 基于OPUS数据集
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语西班牙语
Helsinki-NLP团队基于transformer架构和OPUS数据集开发了这个英语到西班牙语的翻译模型。模型在多个新闻测试集上BLEU得分达30-39,Tatoeba测试集更高达54.9。采用normalization和SentencePiece预处理技术,为英西文本翻译需求提供了高质量的开源解决方案。
opus-mt-en-fi - 开源神经机器翻译模型实现英语到芬兰语的准确转换
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型英语到芬兰语语言模型
opus-mt-en-fi是一个开源的英语到芬兰语翻译模型,基于transformer架构。该模型使用OPUS数据集和bt-news数据进行训练,采用normalization和SentencePiece进行预处理。在newstest2019-enfi测试集上,模型实现了25.7的BLEU分数和0.578的chr-F分数,显示出较高的翻译准确度。模型提供原始权重下载和测试集翻译结果,方便研究者和开发者使用和评估。
opus-mt-en-el - 英语到希腊语的开放源代码翻译模型,基于高效的自然语言处理技术
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-en-el开源项目模型翻译
项目提供从英语到希腊语的翻译模型,使用OPUS数据集和transformer-align模型进行训练,并包含预处理步骤如规范化和SentencePiece。用户可以下载原始模型权重和测试集合译文,模型在BLEU评分中取得56.4的成绩,强调翻译的准确性和流畅性。
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-en-jap - 英日神经机器翻译模型:基于OPUS数据集的高效翻译工具
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-jap开源项目机器翻译模型英日翻译语言模型
opus-mt-en-jap是一个基于transformer架构的英日神经机器翻译模型。该模型在OPUS数据集上训练,采用SentencePiece进行预处理。在bible-uedin测试集上,模型获得了42.1的BLEU分数和0.960的chr-F分数,显示出优秀的翻译能力。这一开源项目为需要进行英日文本转换的研究人员和开发者提供了实用的工具,适用于文献翻译、跨语言交流等领域。作为高效的机器翻译和英日翻译工具,它为用户提供了强大的语言转换支持。
OPUS-MT-train - 用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集
GithubOpus-MT多语言翻译开源软件开源项目机器翻译模型训练
OPUS-MT-train是一个开源的神经机器翻译模型训练工具集。它基于MarianNMT和OPUS数据集,提供了模型训练、评估和发布的完整脚本。该项目包含丰富的预训练模型,支持多语言翻译,并附有详细文档和教程。OPUS-MT-train适用于CSC HPC集群环境,包含了安装、设置和使用的详细说明。它还提供了低资源语言模型训练和Tatoeba翻译挑战等教程,致力于推动神经机器翻译技术的普及,为研究人员和开发者提供了实用的工具,有助于推进神经机器翻译技术的研究和应用。
nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2 - 基于Wav2Vec 2.0的挪威书面语语音识别模型
ApacheGithubHuggingface开源协议开源软件开源项目模型知识产权软件许可
nb-wav2vec2-1b-bokmaal-v2是一个专门针对挪威语(书面语)的语音识别模型。它基于Wav2Vec 2.0架构,经过10亿参数的训练,为挪威语语音识别任务提供了高效准确的开源解决方案。这个开源模型适用于语音转文本、语音助手等应用场景。
opus-mt-tc-big-fr-en - 法语到英语神经机器翻译模型概述
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceopus-mt-tc-big-fr-en开源项目模型法语到英语神经机器翻译
OPUS-MT项目中的法英翻译模型,基于Marian NMT框架训练,通过Huggingface的transformers库转换为pyTorch模型,具有优秀的BLEU评分。模型支持多种数据集,使用SentencePiece进行分词,适用于多种翻译任务,适合学术研究及实际应用。
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