支持22种印度语言的机器翻译模型
IndicTrans2 是一款支持22种印度语言之间翻译的机器翻译模型,结合了多语言模型优化以提升翻译效率。此开源项目利用BLEU、CHRF和COMET等AI技术指标提升翻译准确性,适用数据集包括FLORES-200。项目采用MIT许可协议,适用于多领域的研究与应用。
IndicTrans2是一个专注于印度各语言之间的机器翻译项目。此项目旨在提升并普及22种印度官方语言之间的翻译质量,以提高这些语言的可访问性和交流效率。项目通过结合之前的印地语-英语双向翻译模型,形成了更加精密的Indic-Indic Distilled 320M版本。
IndicTrans2支持包括阿萨姆语(as)、孟加拉语(bn)、博多语(brx)、多格拉语(doi)、贡坎尼语(gom)、古吉拉特语(gu)等语言,每种语言都有其特定的书写脚本,比如孟加拉语使用Beng、将古拉拉特语用Gujr等特殊编码。
此项目遵循MIT许可协议,意味着可以自由分享和修改。在数据集方面,项目利用了FLORES-200、IN22-Gen和IN22-Conv等数据集进行模型训练与测试。
为了评价模型的翻译质量,项目采用了多种评价指标,包括BLEU、CHRF、CHRF++和COMET。这些指标在国际上都被广泛用于机器翻译的评估。
IndicTrans2可通过Hugging Face平台便捷访问使用。用户可以通过GitHub代码库找到详细的使用教程。项目集成了AutoTokenizer和IndicProcessor工具,可以帮助用户进行前处理和翻译。
在IndicTrans2中,可以通过简单的Python代码实现翻译。首先导入必要的模块,然后从预训练模型中加载tokenizer和模型。IndicProcessor负责前处理输入文本以及后处理翻译结果。具体可参考以下Python代码片段:
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
注意:虽然IndicTrans2现已兼容AutoTokenizer,但用户需要在分词前使用IndicProcessor进行前处理。
@article{gala2023indictrans,
title={IndicTrans2: Towards High-Quality and Accessible Machine Translation Models for all 22 Scheduled Indian Languages},
author={Jay Gala and Pranjal A Chitale and A K Raghavan and Varun Gumma and Sumanth Doddapaneni and Aswanth Kumar M and Janki Atul Nawale and Anupama Sujatha and Ratish Puduppully and Vivek Raghavan and Pratyush Kumar and Mitesh M Khapra and Raj Dabre and Anoop Kunchukuttan},
journal={Transactions on Machine Learning Research},
issn={2835-8856},
year={2023},
url={https://openreview.net/forum?id=vfT4YuzAYA},
note={}
}
本项目对于推动印度多语言机器翻译的研究具有重要意义,这不仅促进了技术发展的前沿研究,也在一定程度上丰富了社会的多元文化交流。
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