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opus-mt-sk-en

斯洛伐克语到英语的开源机器翻译模型

opus-mt-sk-en是一个开源的Transformers模型,用于将斯洛伐克语翻译为英语。该模型基于opus数据集,并通过规范化和SentencePiece技术进行预处理。在JW300测试集上,模型表现良好,获得42.2的BLEU分数。此工具适用于需要高质量翻译的研究人员和开发者。

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。
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-en-gl - 英语到加利西亚语机器翻译模型 基于OPUS数据集
BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-gl开源项目数据集机器翻译模型语言模型
opus-mt-en-gl是一个开源的英语到加利西亚语机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构,基于OPUS数据集训练,使用normalization和SentencePiece进行预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到36.4的BLEU得分和0.572的chr-F值,表现出较好的翻译质量。这个模型为英语到加利西亚语的翻译任务提供了一个有效的工具。
opus-mt-es-fr - 开源西班牙语-法语神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer模型开源项目机器翻译模型法语西班牙语
opus-mt-es-fr是基于transformer-align架构开发的西班牙语-法语机器翻译模型。模型在新闻测试集上实现32-35的BLEU评分,在Tatoeba测试集达到58.4分。项目采用OPUS数据集训练,使用normalization和SentencePiece技术预处理数据。
opus-mt-ca-en - 基于Transformer架构的加泰罗尼亚语-英语机器翻译模型
GithubHuggingfaceopus-mt-ca-en加泰罗尼亚语开源项目机器翻译模型模型评估英语
该模型采用transformer-align架构,实现加泰罗尼亚语到英语的翻译功能。模型使用normalization和SentencePiece进行预处理,在Tatoeba测试集达到51.4 BLEU评分。作为OPUS项目的组成部分,模型开放训练权重下载及测试评估数据,可用于加泰罗尼亚语-英语的自动翻译场景。
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-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-tl-en - 高效的塔加洛语与英语翻译模型及其性能表现
GithubHuggingfacetgl-eng开源项目得分检验集模型翻译
模型专注于将塔加洛语转化为英语的准确翻译,采用transformer-align架构,并通过规范化和SentencePiece预处理以提高翻译质量。在Tatoeba测试集中,该模型获得了35.0的BLEU分数及0.542的chr-F分数,表现出较高的翻译性能。用户可通过URL下载模型权重和测试文件,以体验其翻译能力。项目由Helsinki-NLP开发,遵循Apache-2.0许可证,是跨语言交流的实用工具。
opus-mt-ca-es - 加泰罗尼亚语至西班牙语的开源翻译工具
GithubHuggingfaceopus-mt-ca-es基准测试开源项目模型翻译预处理
这是一个开放源代码的加泰罗尼亚语到西班牙语翻译模型,采用transformer-align架构,具备良好性能。通过OPUS数据集和SentencePiece进行预处理,提供高质量且一致的翻译结果。支持下载模型权重和测试集,方便评估应用于语言转换需求。
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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