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opus-mt-tc-big-zls-en

opus-mt-tc-big-zls-en

南斯拉夫语系至英语的机器翻译开源模型

opus-mt-tc-big-zls-en是一个基于神经网络的机器翻译模型，用于南斯拉夫语系（zls）到英语（en）的翻译任务。作为OPUS-MT项目的组成部分，该模型采用Marian NMT框架开发，并已转换为PyTorch格式。模型支持包括保加利亚语、波斯尼亚语、克罗地亚语、马其顿语、斯洛文尼亚语和塞尔维亚语在内的多种南斯拉夫语言，可应用于相关语言的翻译工作。

Github神经网络模型开源项目OPUS-MTHuggingface机器翻译自然语言处理Marian NMT
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项目概述

这是一个名为opus-mt-tc-big-zls-en的神经机器翻译模型，专门用于将南斯拉夫语系(zls)翻译成英语(en)。该项目是OPUS-MT计划的重要组成部分，旨在为全球多种语言提供广泛可用的神经机器翻译模型。

技术特点

该模型采用了先进的transformer-big架构，使用Marian NMT框架开发，后经转换成PyTorch版本。它支持多种南斯拉夫语系的语言翻译，包括波斯尼亚语、保加利亚语、克罗地亚语、马其顿语、斯洛文尼亚语以及塞尔维亚语的西里尔字母和拉丁字母版本。

数据来源与训练

模型使用OPUS数据集进行训练，采用了opusTCv20210807+bt数据集。训练过程遵循OPUS-MT-train的标准流程，使用SentencePiece进行分词处理，词汇量为32k。该模型于2022年3月17日发布。

性能表现

在多个测试集上展现出优秀的翻译性能：

  • 在波斯尼亚语到英语的翻译中，BLEU分数达到66.5
  • 保加利亚语到英语的翻译BLEU分数为59.3
  • 克罗地亚语到英语的翻译BLEU分数为59.2
  • 其他语言对也都展现出良好的翻译效果

使用方法

模型的使用非常简便，支持通过transformers库直接调用。用户可以使用MarianMTModel和MarianTokenizer来加载模型，也可以通过pipeline方式快速实现翻译功能。支持批量翻译和单句翻译。

项目支持

该项目得到了多个重要机构的支持：

  • 欧洲语言网格(European Language Grid)
  • FoTran项目(由欧盟地平线2020计划资助)
  • MeMAD项目
  • 芬兰CSC-IT科学中心提供计算资源支持

技术规格

  • 源语言：包括波斯尼亚语、保加利亚语等南斯拉夫语系
  • 目标语言：英语
  • 分词方式：SentencePiece (spm32k)
  • 模型架构：transformer-big
  • 框架支持：PyTorch (通过transformers库)

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