opus-mt-en-vi
基于Transformer架构 的英越翻译模型 实现37.2 BLEU评分
基于transformer-align架构开发的英语到越南语机器翻译模型，在Tatoeba测试集上达到37.2 BLEU分和0.542 chrF评分。模型使用SentencePiece技术进行分词预处理，支持英语到越南语（含喃字）的翻译功能。作为OPUS项目的组成部分，该模型于2020年6月发布，并提供完整的模型权重与测试数据集。
项目概述
opus-mt-en-vi是一个专门用于英语到越南语机器翻译的开源模型项目。该模型由赫尔辛基大学的NLP研究团队开发，基于transformer架构实现，旨在提供高质量的英越双语翻译服务。
技术特点
模型架构
该项目采用transformer-align作为基础架构，这是一种在机器翻译领域表现优异的神经网络模型。模型使用了规范化处理和SentencePiece分词技术，词表大小为32k。
语言支持
- 源语言:英语(English)
- 目标语言:越南语(Vietnamese)，包括传统越南语和喃字(Chu Nom)书写系统
预处理特点
- 采用标准化处理
- 使用SentencePiece算法进行分词，词表大小为32k
- 翻译时需要在句子开头添加特定的语言标识符">>id<<"
性能表现
在Tatoeba测试集上，该模型展现出优秀的翻译性能：
- BLEU分数：37.2
- chrF分数：0.542 这个分数表明模型在英语到越南语的翻译任务上具有相当好的表现。
资源获取
模型文件
- 训练完成时间：2020年6月17日
- 模型权重可从官方提供的opus-2020-06-17.zip下载
- 包含完整的测试集翻译结果和评估报告
开源协议
项目采用Apache 2.0开源许可证，允许使用者自由使用、修改和分发。
使用价值
这个模型特别适合需要进行英语到越南语翻译的应用场景，无论是在学术研究还是实际应用中都具有重要价值。由于其较高的翻译质量和开源特性，可以作为各类跨语言通信系统的基础模型。
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