语言:

• 英语
• 匈牙利语 标签:
• 翻译
• opus-mt-tc 许可证: cc-by-4.0 模型索引:
• 名称: opus-mt-tc-big-hu-en 结果:
  • 任务: 名称: 匈牙利语-英语翻译 类型: 翻译 参数: hun-eng 数据集: 名称: flores101-devtest 类型: flores_101 参数: hun eng devtest 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 34.6
  • 任务: 名称: 匈牙利语-英语翻译 类型: 翻译 参数: hun-eng 数据集: 名称: tatoeba-test-v2021-08-07 类型: tatoeba_mt 参数: hun-eng 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 50.4
  • 任务: 名称: 匈牙利语-英语翻译 类型: 翻译 参数: hun-eng 数据集: 名称: newstest2009 类型: wmt-2009-news 参数: hun-eng 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 23.4

opus-mt-tc-big-hu-en

这是一个用于从匈牙利语(hu)翻译到英语(en)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。模型已通过huggingface的transformers库转换为pyTorch格式。训练数据取自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MT提供真实数据集 (若使用此模型，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{MT}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 = "线上",
    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: 2022-03-09
• 源语言: 匈牙利语(hun)
• 目标语言: 英语(eng)
• 模型类型: transformer-big
• 数据: opusTCv20210807+bt (来源)
• 分词: SentencePiece (spm32k,spm32k)
• 原始模型: opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-03-09.zip
• 更多模型发布信息: OPUS-MT hun-eng 自述文件

使用示例

简短示例代码:

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

src_text = [
    "Bárcsak ne láttam volna ilyen borzalmas filmet!",
    "Iskolában van."
]

model_name = "pytorch-models/opus-mt-tc-big-hu-en"
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:
#     我真希望没看过这么糟糕的电影。
#     她在学校。

也可以使用transformers的pipeline:

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-hu-en")
print(pipe("Bárcsak ne láttam volna ilyen borzalmas filmet!"))

# 预期输出: 我真希望没看过这么糟糕的电影。

基准测试

• 测试集翻译: opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-03-09.test.txt
• 测试集分数: opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-03-09.eval.txt
• 基准测试结果: benchmark_results.txt
• 基准测试输出: benchmark_translations.zip

致谢

本工作得到了欧洲语言网格作为试点项目2866、由欧洲研究理事会(ERC)根据欧盟Horizon 2020研究与创新计划(资助协议号771113)资助的FoTran项目，以及欧盟Horizon 2020研究与创新计划(资助协议号780069)资助的MeMAD项目的支持。我们也感谢CSC – 芬兰IT科学中心提供的慷慨计算资源和IT基础设施。

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 19:33:38
• 转换机器: LM0-400-22516.local