基于Transformer架构的英语到斐济语机器翻译模型,由Helsinki-NLP团队开发,使用OPUS数据集训练。
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发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型是一个基于Transformer架构的机器翻译模型,专门用于将英语文本翻译成斐济语。它采用标准化和SentencePiece预处理技术,适用于一般文本翻译任务。
模型特点
基于Transformer架构
采用先进的Transformer架构,确保翻译质量和效率。
标准化预处理
使用标准化和SentencePiece技术进行文本预处理,提高模型处理能力。
多数据集训练
在JW300和Tatoeba等多个数据集上进行训练,增强模型的泛化能力。
模型能力
英语到斐济语的文本翻译
支持一般文本翻译任务
使用案例
语言翻译
日常文本翻译
将英语的日常对话或文本翻译成斐济语。
在Tatoeba测试集上达到62.5 BLEU分数。
宗教文本翻译
翻译宗教相关文本,如JW300数据集中的内容。
在JW300测试集上达到34.0 BLEU分数。
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