opus-mt-tc-big-zle-en

神经机器翻译模型，用于将东斯拉夫语言（zle）翻译成英语（en）。

该模型是 OPUS-MT project 的一部分，旨在使神经机器翻译模型广泛可用和易于访问，适用于世界上许多语言。所有模型都是使用 Marian NMT 的出色框架进行训练的，该框架是用纯C++编写的高效NMT实现。这些模型已经使用huggingface的transformers库转换为pyTorch。训练数据来自 OPUS ，训练流程使用 OPUS-MT-train 的流程。

• Publications: OPUS-MT – Building open translation services for the World and The Tatoeba Translation Challenge – Realistic Data Sets for Low Resource and Multilingual MT (使用此模型时，请引用。)

@inproceedings{tiedemann-thottingal-2020-opus,
    title = "{OPUS}-{MT} {--} Building open translation services for the World",
    author = {Tiedemann, J{\"o}rg  and Thottingal, Santhosh},
    booktitle = "Proceedings of the 22nd Annual Conference of the European Association for Machine Translation",
    month = nov,
    year = "2020",
    address = "Lisboa, Portugal",
    publisher = "European Association for Machine Translation",
    url = "https://aclanthology.org/2020.eamt-1.61",
    pages = "479--480",
}

@inproceedings{tiedemann-2020-tatoeba,
    title = "The Tatoeba Translation Challenge {--} Realistic Data Sets for Low Resource and Multilingual {MT}",
    author = {Tiedemann, J{\"o}rg},
    booktitle = "Proceedings of the Fifth Conference on Machine Translation",
    month = nov,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2020.wmt-1.139",
    pages = "1174--1182",
}

模型信息

• 发布日期：2022-03-17
• 源语言：bel rus ukr
• 目标语言：eng
• 模型：transformer-big
• 数据：opusTCv20210807+bt ( source )
• 分词：SentencePiece (spm32k,spm32k)
• 原始模型： opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-03-17.zip
• 更多信息发布模型： OPUS-MT zle-eng README

用法

简短示例代码：

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

src_text = [
    "Скільки мені слід купити пива?",
    "Я клієнтка."
]

model_name = "pytorch-models/opus-mt-tc-big-zle-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) )

# expected output:
#     How much beer should I buy?
#     I'm a client.

您还可以使用transformers pipelines使用OPUS-MT模型，例如：

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-zle-en")
print(pipe("Скільки мені слід купити пива?"))

# expected output: How much beer should I buy?

基准测试

• 测试集翻译： opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-03-17.test.txt
• 测试集分数： opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-03-17.eval.txt
• 基准测试结果：benchmark_results.txt
• 基准测试输出：benchmark_translations.zip

致谢

该工作得到 European Language Grid 的支持，作为 pilot project 2866 的一部分，受欧洲研究委员会（ERC）在欧洲联盟的Horizon 2020研究和创新计划（授权协议号码771113）下的欧洲研究委员会（ERC）的资助，以及 FoTran project 的支持，受欧洲联盟的Horizon 2020研究和创新计划（授权协议号码780069）的资助。我们还感谢 CSC -- IT Center for Science 提供的慷慨计算资源和IT基础设施，芬兰。

模型转换信息

• transformers版本：4.16.2
• OPUS-MT git哈希：1bdabf7
• 转换时间：2022年3月23日22:17:11 EET
• 转换机器：LM0-400-22516.local