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支持22种印度语言的机器翻译模型

IndicTrans2 是一款支持22种印度语言之间翻译的机器翻译模型,结合了多语言模型优化以提升翻译效率。此开源项目利用BLEU、CHRF和COMET等AI技术指标提升翻译准确性,适用数据集包括FLORES-200。项目采用MIT许可协议,适用于多领域的研究与应用。

wav2vec2-indonesian-javanese-sundanese - 印尼、爪哇和巽他语的多语言语音识别模型
GithubHuggingfaceWav2Vec2印尼语多语言开源项目模型自动语音识别语音识别
利用优化的Wav2Vec2模型,专注于印尼、爪哇和巽他语的多语言语音识别,数据来自Common Voice和TTS数据集,拥有较低字错误率并提供在线演示,工具无需语言模型,适合16kHz语音输入,帮助研究人员和开发者探索多语言识别技术。
internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
CTranslate2 - 高效的Transformer模型推理库,提供多种性能优化方案
CTranslate2Github并行执行开源项目性能优化模型压缩转换器模型
CTranslate2是一个用于Transformer模型高效推理的C++和Python库,通过权重量化、层融合、批次重排序等技术,显著提升CPU和GPU上的执行速度并减少内存占用。支持多种模型类型,包括编码器-解码器、仅解码器和仅编码器模型,兼容OpenNMT-py、OpenNMT-tf、Fairseq等框架。其主要特点包括自动CPU检测、代码分发、并行和异步执行以及动态内存使用。
internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文
InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型,以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务,提供代码开放与商用使用许可,便于研究与开发者的灵活使用与集成。
muril-base-cased - MuRIL:适用于多种印度语言的多语言BERT模型
GithubHuggingfaceMuRIL印度语言多语言表征开源项目模型自然语言处理迁移学习
MuRIL是一种专为17种印度语言及其音译数据预训练的BERT模型。此模型利用公共数据集和新颖的训练方法,在低资源语言处理上表现优异。MuRIL在多个基准任务中超越了传统的mBERT模型,适用于印度语言的多种NLP任务,并附带预处理模块及使用指南以支持有效应用。
whisper-hindi-medium - 客户端优化印地语ASR模型
GithubHuggingfaceWhisper Hindi Mediumwhisper-finetune开源项目模型自动语音识别训练数据语料库
该项目优化了Whisper模型,以提高印地语的语音识别准确性。经过多种公开ASR数据集的训练与评估,实现了最低WER为6.82的性能优化。相关代码库在GitHub上提供,支持模型重用和快速推理。
indobert-base-uncased - 印尼语BERT模型提升NLP任务表现
GithubHuggingfaceIndoBERT印尼语句法分析开源项目情感分析模型语言模型
IndoBERT是为印尼语开发的BERT模型,经过2.4百万步的训练,使用了超过2.2亿字的数据来源于印尼维基百科与新闻和网络语料库。该模型在词性标注、命名实体识别等印尼语NLP任务中表现优异,表现高于其他模型。IndoBERT的卓越性能在印尼语基准测试IndoLEM中得到验证,并可通过transformers库加载使用。
nllb-200-distilled-1.3B - NLLB-200蒸馏模型实现200种语言间高效翻译
GithubHuggingfaceNLLB-200低资源语言多语言开源项目机器翻译模型研究模型
nllb-200-distilled-1.3B是一个蒸馏自NLLB-200的1.3B参数多语言翻译模型,支持200种语言间的翻译。该模型专注于低资源语言的机器翻译研究,在Flores-200数据集上经过BLEU、spBLEU和chrF++等指标评估。它主要用于单句翻译,不适合特定领域文本或长文档。研究人员可通过Fairseq代码库获取使用指南和训练代码。模型仅供研究使用,不适合生产环境部署。
Easy-Translate - 高效多语言文本翻译工具支持多种模型
Easy-TranslateGithub多语言翻译大规模语言模型开源项目机器翻译自然语言处理
Easy-Translate是一款适合各级用户的文本翻译工具,支持M2M100、NLLB200和SeamlessM4T等多种翻译模型。该工具可在不同硬件环境下运行,具备自动调整批处理大小、多种解码策略和加载大型模型等功能。此外,Easy-Translate还提供了翻译质量评估功能,可计算多种评估指标。
banglat5_nmt_en_bn - BanglaT5英孟双向神经机器翻译模型
BanglaT5GithubHuggingface开源项目数据集文本处理机器翻译模型神经网络模型
BanglaT5是一个专注于英语和孟加拉语双向翻译的神经网络模型。通过在BanglaNMT数据集上训练,模型达到25.2 BLEU分数的翻译表现。项目开源了模型代码与文本标准化工具,支持研究人员进行低资源语言的机器翻译研究与应用开发。
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