语言:

• 英语
• 土耳其语

标签:

• 翻译
• opus-mt-tc

许可证: cc-by-4.0

模型索引:

• 名称: opus-mt-tc-big-en-tr 结果:
  • 任务: 名称: 英语-土耳其语翻译 类型: 翻译 参数: eng-tur 数据集: 名称: flores101-devtest 类型: flores_101 参数: eng tur devtest 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 31.4
  • 任务: 名称: 英语-土耳其语翻译 类型: 翻译 参数: eng-tur 数据集: 名称: newsdev2016 类型: newsdev2016 参数: eng-tur 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 21.9
  • 任务: 名称: 英语-土耳其语翻译 类型: 翻译 参数: eng-tur 数据集: 名称: tatoeba-test-v2021-08-07 类型: tatoeba_mt 参数: eng-tur 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 42.3
  • 任务: 名称: 英语-土耳其语翻译 类型: 翻译 参数: eng-tur 数据集: 名称: newstest2016 类型: wmt-2016-news 参数: eng-tur 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 23.4
  • 任务: 名称: 英语-土耳其语翻译 类型: 翻译 参数: eng-tur 数据集: 名称: newstest2017 类型: wmt-2017-news 参数: eng-tur 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 25.4
  • 任务: 名称: 英语-土耳其语翻译 类型: 翻译 参数: eng-tur 数据集: 名称: newstest2018 类型: wmt-2018-news 参数: eng-tur 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 22.6

opus-mt-tc-big-en-tr

用于从英语（en）翻译到土耳其语（tr）的神经机器翻译模型。

该模型是OPUS-MT项目的一部分，该项目致力于使神经机器翻译模型在全球多种语言中广泛可用和可访问。所有模型最初都是使用Marian NMT这一纯C++编写的高效NMT实现框架进行训练的。这些模型已通过huggingface的transformers库转换为pyTorch格式。训练数据来自OPUS，训练流程使用了OPUS-MT-train的程序。

• 相关出版物: OPUS-MT – 为世界构建开放的翻译服务 和 Tatoeba翻译挑战 – 为低资源和多语言机器翻译提供真实数据集（如使用此模型，请引用）

@inproceedings{tiedemann-thottingal-2020-opus,
    title = "{OPUS}-{MT} {--} 为世界构建开放的翻译服务",
    author = {Tiedemann, J{\"o}rg 和 Thottingal, Santhosh},
    booktitle = "第22届欧洲机器翻译协会年会论文集",
    month = 11月,
    year = "2020",
    address = "葡萄牙里斯本",
    publisher = "欧洲机器翻译协会",
    url = "https://aclanthology.org/2020.eamt-1.61",
    pages = "479--480",
}

@inproceedings{tiedemann-2020-tatoeba,
    title = "Tatoeba翻译挑战 {--} 为低资源和多语言机器翻译提供真实数据集",
    author = {Tiedemann, J{\"o}rg},
    booktitle = "第五届机器翻译会议论文集",
    month = 11月,
    year = "2020",
    address = "在线",
    publisher = "计算语言学协会",
    url = "https://aclanthology.org/2020.wmt-1.139",
    pages = "1174--1182",
}

模型信息

• 发布日期: 2022-02-25
• 源语言: 英语
• 目标语言: 土耳其语
• 模型类型: transformer-big
• 数据来源: opusTCv20210807+bt (来源)
• 分词: SentencePiece (spm32k,spm32k)
• 原始模型: opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-02-25.zip
• 更多已发布模型信息: OPUS-MT eng-tur 自述文件

使用方式

简短示例代码:

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

src_text = [
    "我知道汤姆不想吃那个。",
    "星期天，我们会早起去钓鱼。"
]

model_name = "pytorch-models/opus-mt-tc-big-en-tr"
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)
translated = model.generate(**tokenizer(src_text, return_tensors="pt", padding=True))

for t in translated:
    print( tokenizer.decode(t, skip_special_tokens=True) )

# 预期输出:
#     Tom'un bunu yemek istemediğini biliyorum.
#     Pazar günleri erkenden kalkıp balık tutmaya giderdik.

您也可以使用transformers的pipeline功能来调用OPUS-MT模型，例如:

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-tr")
print(pipe("我知道汤姆不想吃那个。"))

# 预期输出: Tom'un bunu yemek istemediğini biliyorum.

基准测试

• 测试集翻译: opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-02-25.test.txt
• 测试集得分: opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-02-25.eval.txt
• 基准测试结果: benchmark_results.txt
• 基准测试输出: benchmark_translations.zip

致谢

这项工作得到了欧洲语言网格作为试点项目2866的支持，由FoTran项目资助，该项目由欧洲研究理事会(ERC)根据欧盟Horizon 2020研究与创新计划（资助协议编号771113）提供支持，以及MeMAD项目，该项目由欧盟Horizon 2020研究与创新计划根据资助协议编号780069提供支持。我们也对CSC – 芬兰科学信息技术中心提供的慷慨计算资源和IT基础设施表示衷心感谢。

模型转换信息

• transformers版本: 4.16.2
• OPUS-MT git哈希: 3405783
• 转换时间: 2022年4月13日星期三EEST时间18:11:39
• 转换机器: LM0-400-22516.local