OPUS-MT-train

OPUS-MT-train

用于训练多语言神经机器翻译模型的开源工具集

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机器翻译模型训练开源软件多语言翻译Github开源项目

训练Opus-MT模型

本包含用于使用MarianNMT和OPUS数据训练OPUS-MT的NMT模型的脚本。更多细节在Makefile中给出,但文档需要改进。此外,这些目标需要特定的环境,目前只在芬兰的CSC HPC集群上运行良好。

预训练模型

子目录models包含可从本项目下载的预训练模型信息。它们以CC-BY 4.0许可证分发。使用OPUS-MT训练管道训练的更多预训练模型可从Tatoeba翻译挑战获得,同样采用CC-BY 4.0许可证

快速入门

设置:

git clone https://github.com/Helsinki-NLP/OPUS-MT-train.git
git submodule update --init --recursive --remote
make install

查看lib/env.mk并调整您环境中需要的任何设置。 对于CSC用户:调整lib/env/puhti.mklib/env/mahti.mk以匹配您的设置(特别是Marian-NMT和其他工具的安装位置以及您使用的CSC项目)。

训练多语言NMT模型(芬兰语和爱沙尼亚语到丹麦语、瑞典语和英语):

make SRCLANGS="fi et" TRGLANGS="da sv en" train
make SRCLANGS="fi et" TRGLANGS="da sv en" eval
make SRCLANGS="fi et" TRGLANGS="da sv en" release

更多信息可在下面链接的文档中找到。

文档

教程

参考文献

如果您使用OPUS-MT软件和模型,请引用以下论文:

@article{tiedemann2023democratizing, title={Democratizing neural machine translation with {OPUS-MT}}, author={Tiedemann, J{\"o}rg and Aulamo, Mikko and Bakshandaeva, Daria and Boggia, Michele and Gr{\"o}nroos, Stig-Arne and Nieminen, Tommi and Raganato, Alessandro and Scherrer, Yves and Vazquez, Raul and Virpioja, Sami}, journal={Language Resources and Evaluation}, number={58}, pages={713--755}, year={2023}, publisher={Springer Nature}, issn={1574-0218}, doi={10.1007/s10579-023-09704-w} } @InProceedings{TiedemannThottingal:EAMT2020, author = {J{\"o}rg Tiedemann and Santhosh Thottingal}, title = {{OPUS-MT} — {B}uilding open translation services for the {W}orld}, booktitle = {Proceedings of the 22nd Annual Conferenec of the European Association for Machine Translation (EAMT)}, year = {2020}, address = {Lisbon, Portugal} }

致谢

如果没有所有这些优秀的开源软件,这一切都是不可能的,包括:

...以及许多其他工具,如terashuf、pigz、jq、Moses SMT、fast_align、sacrebleu等...

我们还要感谢赫尔辛基大学科学IT中心CSC的支持,通过欧盟Horizon 2020框架项目(FoTranMeMADELG)提供的资金,以及OPUS开放平行语料库收集的贡献者们。

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