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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

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。

opus-mt-uk-en - 乌克兰语至英语的开源神经机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUStransformer-align乌克兰语开源项目机器翻译模型英语
opus-mt-uk-en是一个开源的乌克兰语到英语神经机器翻译模型,基于transformer-align架构开发。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,模型达到了64.1的BLEU分数和0.757的chr-F分数,显示出良好的翻译效果。研究者可以下载预训练权重和测试集结果进行进一步评估和应用。
opus-mt-tc-big-zls-en - 南斯拉夫语系至英语的机器翻译开源模型
GithubHuggingfaceMarian NMTOPUS-MT开源项目机器翻译模型神经网络自然语言处理
opus-mt-tc-big-zls-en是一个基于神经网络的机器翻译模型,用于南斯拉夫语系(zls)到英语(en)的翻译任务。作为OPUS-MT项目的组成部分,该模型采用Marian NMT框架开发,并已转换为PyTorch格式。模型支持包括保加利亚语、波斯尼亚语、克罗地亚语、马其顿语、斯洛文尼亚语和塞尔维亚语在内的多种南斯拉夫语言,可应用于相关语言的翻译工作。
opus-mt-sv-en - 基于OPUS数据集的瑞典语-英语神经机器翻译模型
BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目机器翻译模型瑞典语英语
opus-mt-sv-en是一个瑞典语到英语的神经机器翻译模型,基于transformer-align架构构建。该模型使用OPUS数据集训练,经过normalization和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上,模型达到64.5 BLEU分数和0.763 chr-F分数,显示出较高的翻译质量。项目开源了预训练权重、测试集翻译结果和评估数据,便于研究者复现和评估模型性能。
opus-mt-en-hy - 英语到亚美尼亚语翻译模型,促进多语言交流
BLEUGithubHuggingfaceSentencePieceeng-hyetranslation开源项目模型
该项目提供英亚(英语-亚美尼亚语)翻译模型,基于Transformer-Align架构,结合SentencePiece处理,实现文本转换。其翻译能力在Tatoeba测试集中获得16.6的BLEU分数,表明良好的质量。用户可在GitHub页面查看详情,下载原始权重及测试集文件。项目采用Apache-2.0协议,便于开发者和研究人员在多语言环境中使用和再开发。
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。
opus-mt-nl-en - 基于Transformer的荷兰语-英语机器翻译模型
GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语荷兰语
opus-mt-nl-en是一个基于Transformer架构的荷兰语-英语神经机器翻译模型。该模型使用OPUS数据集训练,经过规范化和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上,模型表现优异,BLEU得分为60.9,chr-F得分为0.749。开发者可获取原始权重和测试集翻译结果,便于进行评估和应用。
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-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-da - 基于OPUS数据集的英丹双语机器翻译模型
BLEUGithubHuggingfaceopus-mt-en-da开源项目数据集机器翻译模型模型评估
opus-mt-en-da是一个英语到丹麦语的机器翻译模型,基于transformer-align架构设计。该模型利用OPUS数据集训练,应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上,模型展现出优秀的翻译性能,BLEU分数达60.4,chr-F分数为0.745。模型提供原始权重下载,便于研究者进行深入探索和实际应用。
opus-mt-th-en - 开源泰英机器翻译模型实现48.1 BLEU评分
EnglishGithubHuggingfaceOPUSTatoebaThai开源项目机器翻译模型
基于transformer-align架构开发的泰语到英语机器翻译模型,通过SentencePiece技术预处理数据,模型在Tatoeba测试集上达到48.1 BLEU评分和0.644 chrF值。项目支持泰语到英语的单向翻译,采用Apache-2.0许可证发布。
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