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

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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