Opus Mt Tc Big Ar En

🚀 opus-mt-tc-big-ar-en

このモデルは、アラビア語（ar）から英語（en）への翻訳を行うためのニューラル機械翻訳モデルです。 [OPUS - MTプロジェクト](https://github.com/Helsinki - NLP/Opus - MT)の一部であり、世界中の多くの言語に対してニューラル機械翻訳モデルを広く利用可能にする取り組みの一環です。

✨ 主な機能

• アラビア語から英語への高精度な翻訳を提供します。
• 多くの言語ペアに対応したOPUS - MTプロジェクトの一員です。
• 公開された学術論文に基づいて開発されています。

📦 インストール

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💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

src_text = [
    "اتبع قلبك فحسب.",
    "وين راهي دّوش؟"
]

model_name = "pytorch-models/opus-mt-tc-big-ar-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:
#     Just follow your heart.
#     Wayne Rahi Dosh?

高度な使用法

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-ar-en")
print(pipe("اتبع قلبك فحسب."))

# expected output: Just follow your heart.

📚 ドキュメント

モデル情報

ベンチマーク

• テストセットの翻訳: opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-03-09.test.txt
• テストセットのスコア: opusTCv20210807+bt_transformer-big_2022-03-09.eval.txt
• ベンチマーク結果: benchmark_results.txt
• ベンチマーク出力: benchmark_translations.zip

謝辞

この研究は、[European Language Grid](https://www.european - language - grid.eu/)による[pilot project 2866](https://live.european - language - grid.eu/catalogue/#/resource/projects/2866)、[FoTranプロジェクト](https://www.helsinki.fi/en/researchgroups/natural - language - understanding - with - cross - lingual - grounding)（European Research Council (ERC)によるEuropean UnionのHorizon 2020研究およびイノベーションプログラム（grant agreement No 771113）の助成を受けています）、およびMeMADプロジェクト（European UnionのHorizon 2020 Research and Innovation Programme（grant agreement No 780069）の助成を受けています）によって支援されています。また、フィンランドのCSC -- IT Center for Scienceが提供する計算資源とITインフラストラクチャに感謝します。

モデル変換情報

🔧 技術詳細

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📄 ライセンス

このモデルは、cc - by - 4.0ライセンスの下で公開されています。

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",
}