opus-mt-yo-en

约鲁巴语和英语之间的开源翻译模型及其评估

翻译开源项目 opus-mt-yo-en 模型 Huggingface 预处理数据集 Github

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

opus-mt-en-ca - transformer-align架构的英语-加泰罗尼亚语机器翻译模型

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-en-ca开源项目机器翻译模型模型评估语言对

opus-mt-en-ca是基于transformer-align架构的英语-加泰罗尼亚语机器翻译模型。该模型利用OPUS数据集训练，经过normalization和SentencePiece预处理。在Tatoeba测试集上，模型达到47.2的BLEU分数和0.665的chr-F分数。模型采用Apache-2.0开源许可证，支持从英语翻译到加泰罗尼亚语。提供原始权重和测试集译文下载，方便评估模型性能和进行深入分析。

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-en-ar - 英语到阿拉伯语的开源神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUSTatoeba开源项目机器翻译模型英语阿拉伯语

opus-mt-en-ar是Helsinki-NLP团队开发的英语到阿拉伯语翻译模型。这个基于Transformer的模型支持包括现代标准阿拉伯语在内的多种阿拉伯语变体，使用SentencePiece进行分词，并要求输入特定的语言标记。在Tatoeba测试集上，模型获得了14.0的BLEU分数和0.437的chrF值，显示了其在英阿翻译任务上的性能。

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-da-en - 基于Transformer架构的丹麦语-英语神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUS-MTtransformer-align丹麦语开源项目机器翻译模型英语

opus-mt-da-en是一个丹麦语到英语的神经机器翻译模型，基于transformer-align架构。该模型使用OPUS数据集训练，应用了归一化和SentencePiece预处理技术。在Tatoeba测试集上，模型获得了63.6的BLEU分数和0.769的chr-F分数，显示出良好的翻译效果。模型提供预训练权重下载，可用于丹麦语到英语的翻译任务。

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-fr-en - 基于OPUS数据集的法英神经机器翻译模型

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-fr-en开源项目机器翻译模型模型评估语言对

opus-mt-fr-en是一个基于OPUS数据集训练的法语到英语神经机器翻译模型。该模型采用Transformer-align架构，使用规范化和SentencePiece进行预处理。在多个新闻测试集上，模型表现出稳定的性能，BLEU分数介于26.2至38.7之间。值得注意的是，在Tatoeba测试集上，模型达到了57.5的BLEU分数和0.720的chr-F值，展现了其在不同领域的翻译能力。

opus-mt-hi-en - 基于OPUS数据集的印地语-英语开源机器翻译模型

BLEU评分GithubHuggingfaceopus-mt-hi-en开源项目数据集机器翻译模型语言模型

opus-mt-hi-en是一个开源的印地语到英语机器翻译模型，基于transformer-align架构构建。该模型使用OPUS数据集训练，采用规范化和SentencePiece进行预处理。在Tatoeba测试集上，模型达到40.4的BLEU分数。项目提供预训练权重下载，便于用户部署和使用。此外，模型还在newsdev2014和newstest2014等测试集上进行了评估，为研究人员提供了性能参考。

opus-mt-af-en - 基于transformer-align模型的af到en翻译工具

GithubHuggingfaceopus-mt-af-en句子片段开源项目模型翻译语料库

opus-mt-af-en项目通过transformer-align模型和SentencePiece预处理实现af到en语言对的高效翻译，展示了优异的BLEU和chr-F分数。提供原始权重和测试集文件，方便在不同场景下验证性能。

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。

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