语言:

• 保加利亚语
• 英语 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-bg 结果:
  • 任务: 名称: 英语到保加利亚语翻译 类型: 翻译 参数: eng-bul 数据集: 名称: flores101-devtest 类型: flores_101 参数: eng bul devtest 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 44.9
  • 任务: 名称: 英语到保加利亚语翻译 类型: 翻译 参数: eng-bul 数据集: 名称: tatoeba-test-v2021-08-07 类型: tatoeba_mt 参数: eng-bul 指标:
    • 名称: BLEU 类型: bleu 值: 51.5

opus-mt-tc-big-en-bg

用于从英语（en）翻译到保加利亚语（bg）的神经机器翻译模型。

该模型是OPUS-MT项目的一部分，该项目旨在使神经机器翻译模型在全球多种语言中广泛可用和易于获取。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。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 – 为低资源和多语言机器翻译提供真实数据集（使用时请引用）。

@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：保加利亚语
• 模型架构：transformer-big
• 训练数据：opusTCv20210807+bt (来源)
• 分词方法：SentencePiece (spm32k,spm32k)
• 原始模型：opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-02-25.zip
• 更多模型信息：OPUS-MT eng-bul README

使用示例

简短示例代码：

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

src_text = [
    "2001 is the year when the 21st century begins.",
    "This is Copacabana!"
]

model_name = "pytorch-models/opus-mt-tc-big-en-bg"
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：
#     2001 е годината, в която започва 21-ви век.
#     Това е Копакабана!

也可以使用transformers的pipeline：

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-bg")
print(pipe("2001 is the year when the 21st century begins."))

# 预期输出：2001 е годината, в която започва 21-ви век.

基准测试

• 测试集翻译：opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-02-25.test.txt
• 测试集分数：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

该工作由欧洲语言网格作为试点项目2866支持，由FoTran项目资助，该项目受欧洲研究理事会（ERC）根据欧盟Horizon 2020研究与创新计划（资助协议编号771113）资助，以及MeMAD项目，该项目受欧盟Horizon 2020研究与创新计划资助（资助协议编号780069）。我们也感谢CSC – 芬兰科学IT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 16:29:32
• 转换机器：LM0-400-22516.local