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opus-mt-en-grk

opus-mt-en-grk

英希翻译模型与性能评估指标

项目提供基于transformer架构的英语到希腊语翻译模型，使用SentencePiece进行预处理，支持多语言目标，并提供测试集翻译、评估及模型权重下载。评估显示其在现代希腊语翻译中具有较高BLEU分数。相关资源含性能基准及原始代码链接。

translationHuggingface开源项目模型正常化AI绘图GithubSentencePiece希腊语
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项目介绍：opus-mt-en-grk

opus-mt-en-grk项目是一个旨在实现英语和希腊语言之间翻译的项目。该项目通过使用高效的机器翻译模型，将英语内容准确翻译为希腊语系下的语言，包括现代希腊语（el）和古希腊语（grc_Grek）。

主要功能

  1. 翻译模型：该项目采用了“transformer”模型，这是一种先进的神经网络架构，以高效的自然语言处理能力而闻名。

  2. 语言支持：支持的源语言为英语（eng），目标语言则涵盖了希腊语系，包括现代希腊语（ell）和古希腊语（grc_Grek）。

  3. 数据预处理：在翻译前，文本数据会经过标准化处理，并使用SentencePiece技术以提升词汇建模的效率。

  4. 语言标记：在每个句子的开头需要使用形式为>>id<<的语言标记，以指定目标语言的ID。

下载与测试

  1. 模型权重下载：项目提供了原始模型权重的下载链接，用户可以访问opus2m-2020-08-01.zip获取。

  2. 测试集翻译：提供了测试集的翻译结果，用户可以通过opus2m-2020-08-01.test.txt进行查看。

  3. 测试集评分：翻译模型的性能通过BLEU和chr-F分数进行评估，详细结果可查看opus2m-2020-08-01.eval.txt。

性能评估

项目对多个测试集进行了性能评估：

  • 在Tatoeba测试集的英语-现代希腊语对中，BLEU得分为53.8，chr-F得分为0.723。
  • 在英语-古希腊语对中，得分较低，BLEU仅为0.1，chr-F为0.102。
  • 在多语言测试集中，英语到希腊语（包括两种语系）的平均BLEU得分为45.6，chr-F得分为0.677。

项目背景与信息

该项目属于Tatoeba-Challenge的一个部分，由赫尔辛基NLP团队维护。使用者可以通过其GitHub主页查看详细的技术文档。

项目的开发与上线时间分别为2020年8月1日和2020年8月21日，具备良好的文献依据和技术支撑。项目在Apache-2.0许可证下发布，意味着其开源并可用于广泛用途。

通过该项目，用户能够实现高级的英语到希腊语言的自动翻译，提升跨语言沟通的效率和准确性。

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