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法语到英语神经机器翻译模型概述

神经机器翻译 SentencePiece Huggingface 法语到英语 opus-mt-tc-big-fr-en Github 模型开源项目 BLEU

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。

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-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。

opus-mt-en-sv - 基于Transformer的英瑞双语神经机器翻译模型

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-svtransformer开源项目机器翻译模型语言模型

opus-mt-en-sv是一个开源的英语到瑞典语机器翻译模型，基于Transformer架构开发。该模型在Tatoeba测试集上实现60.1的BLEU分数和0.736的chr-F分数，展示了优秀的翻译质量。模型训练采用OPUS数据集，并应用normalization和SentencePiece进行预处理，旨在提供准确的英瑞双语文本转换。

opus-mt-tl-en - 高效的塔加洛语与英语翻译模型及其性能表现

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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-en-id - 英语至印尼语开源神经机器翻译模型

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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-sq-en - 中立且精准的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具

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项目提供了一种中立的阿尔巴尼亚语到英语翻译工具，基于transformer-align模型，并通过正规化和SentencePiece预处理，以opus数据集为基础。模型方便下载和评估，在Tatoeba.sq.en测试集中取得了58.4的BLEU得分和0.732的chr-F分数，适用于各种翻译需求。

opus-mt-en-uk - 高效英乌翻译模型优化方案

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-uk开源项目模型翻译英文到乌克兰文

opus-mt-en-uk项目是一个专注于英乌机器翻译的开源模型，使用基于opus数据集的transformer-align技术，提供高效的语言翻译。模型经过规范化和SentencePiece预处理，在Tatoeba测试集中表现优异，BLEU得分为50.2，chr-F为0.674。项目提供原始模型权重和测试集结果供用户下载，以便进行实际应用和评估。

opus-mt-gmw-gmw - 开源的西日耳曼语系互译转换模型

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opus-mt-gmw-gmw是基于transformer架构的西日耳曼语系翻译模型，支持德语、英语、荷兰语等18种语言间的互译转换。该模型在德英互译新闻测试中表现优异，BLEU评分达25-35分。模型使用SentencePiece分词技术，需添加目标语言标识才可运行。

opus-mt-en-bg - 英语到保加利亚语的开源神经机器翻译模型

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opus-mt-en-bg是一个基于Transformer架构的英语到保加利亚语机器翻译模型。该模型在Tatoeba测试集上达到50.6的BLEU分数和0.680的chrF值。它使用SentencePiece进行预处理,支持保加利亚语的拉丁字母变体,需要添加目标语言标记。这个模型是Helsinki-NLP开发的Tatoeba-Challenge项目的一部分,为英语到保加利亚语的翻译提供了开源解决方案。模型采用了normalization和SentencePiece (spm32k,spm32k)预处理方法,需要在句子开头添加'>>id<<'形式的目标语言标记。用户可以下载原始权重、测试集翻译和评分结果。该项目遵循Apache-2.0许可协议,为研究人员和开发者提供了可靠的英语到保加利亚语机器翻译资源。

opus-mt-yo-en - 约鲁巴语和英语之间的开源翻译模型及其评估

GithubHuggingfaceopus-mt-yo-en开源项目数据集模型翻译预处理

该项目介绍了一个将约鲁巴语翻译为英语的开源模型。使用transformer-align架构并进行SentencePiece预处理。模型已在OPUS数据集上训练，并通过BLEU和chr-F评分评估其翻译能力，提供详细的权重下载和实施指南。

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