Banglish To Bangla

🚀 バングラ英語からバングラ語への音訳モデル

このモデルは、バングラ英語（ローマ字で書かれたベンガル語）をベンガル文字に音訳するために設計されています。facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmtモデルをSKNahin/bengali-transliteration-dataデータセットを使ってファインチューニングしたものです。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

モデルの説明

このモデルは、バングラ英語（ローマ字で書かれたベンガル語）をベンガル文字に音訳するように設計されています。facebook/mbart-large-50-many-to-many-mmtモデルをSKNahin/bengali-transliteration-dataデータセットを使ってファインチューニングしたものです。

モデルのソース

• リポジトリ: https://huggingface.co/your-username/banglish-to-bangla-mbart
• データセット: SKNahin/bengali-transliteration-data
• デモ (オプション): [Colab Notebook Link or Web Demo]

使用方法

直接使用

• ソーシャルメディア、メッセージング、正式なコミュニケーションにおけるバングラ英語テキストのベンガル文字への音訳。

下流の使用

• ベンガル語と他の言語間の翻訳タスクのためのファインチューニング。
• チャットボットやバーチャルアシスタントへの統合。

対象外の使用

• 無関係な言語間の汎用的な言語翻訳。
• コードミックス言語（例：バングラ英語 + 英語の組み合わせ）の処理。

バイアス、リスク、制限

バイアス

• データセットには口語的なフレーズが含まれている可能性があり、正式な言語での性能が低下する可能性があります。
• 長いまたは複雑な文では性能が低下する可能性があります。

制限

• 稀なフレーズやスラングではモデルの性能が異なる可能性があります。
• 混合言語の入力を効果的にサポートしていません。

推奨事項

ユーザーは、特に正式な文脈では、特定の使用事例に対する出力を評価する必要があります。追加のフィルタリングや前処理が必要になる場合があります。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBart50TokenizerFast

model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("your-username/banglish-to-bangla-mbart")
tokenizer = MBart50TokenizerFast.from_pretrained("your-username/banglish-to-bangla-mbart")

def translate(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=64)
    outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=64, num_beams=5, early_stopping=True)
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(translate("ami tomake valobashi"))