opus-mt-uk-en

乌克兰语至英语的开源神经机器翻译模型

transformer-align 机器翻译 Huggingface OPUS 英语模型 Github 开源项目乌克兰语

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

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-nl - 基于OPUS数据集的英荷双语机器翻译模型

BLEU评分GithubHuggingfaceOPUS-MTTransformer开源项目机器翻译模型英语到荷兰语

opus-mt-en-nl是一个英语到荷兰语的机器翻译模型，基于transformer-align架构构建。该模型利用OPUS数据集训练，并应用了normalization和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上，模型达到了57.1的BLEU分数和0.730的chr-F分数，显示出较高的翻译质量。模型提供了原始权重和测试集翻译结果的下载，方便研究者进行评估和应用。

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-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-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-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-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-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-bg - 英语到保加利亚语的开源神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUSTatoeba保加利亚语开源项目机器翻译模型英语

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-en-az - 提供英语到阿塞拜疆语的开源翻译模型

AzerbaijaniBLEU评分EnglishGithubHuggingfaceSentencePiecetranslation开源项目模型

该开源项目提供了一种从英语到阿塞拜疆语的翻译工具，使用transformer-align模型进行语言转换。其运用了规范化与SentencePiece技术，确保翻译的准确性。根据Tatoeba测试集评估，该模型取得了18.6的BLEU分数及0.477的chr-F分数。用户可以通过链接下载模型权重和翻译测试结果，项目遵循Apache 2.0协议，适用于多个应用场景。

项目侧边栏1

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