🚀 opus-mt-tc-big-en-el
このモデルは、英語(en)から現代ギリシャ語(1453年以降、el)への翻訳を行うためのニューラル機械翻訳モデルです。
このモデルは[OPUS - MTプロジェクト](https://github.com/Helsinki - NLP/Opus - MT)の一部です。このプロジェクトは、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かつアクセスしやすくする取り組みです。すべてのモデルは、最初は[Marian NMT](https://marian - nmt.github.io/)という素晴らしいフレームワークを使用してトレーニングされています。これは、純粋なC++で書かれた効率的なNMTの実装です。モデルは、huggingfaceのtransformersライブラリを使用してpyTorchに変換されています。トレーニングデータはOPUSから取得され、トレーニングパイプラインは[OPUS - MT - train](https://github.com/Helsinki - NLP/Opus - MT - train)の手順を使用しています。
- 出版物: [OPUS - MT – Building open translation services for the World](https://aclanthology.org/2020.eamt - 1.61/) および [The Tatoeba Translation Challenge – Realistic Data Sets for Low Resource and Multilingual MT](https://aclanthology.org/2020.wmt - 1.139/) (このモデルを使用する場合は、必ず引用してください。)
@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",
}
📚 ドキュメント
モデル情報
属性 |
详情 |
リリース日 |
2022-03-13 |
ソース言語 |
英語(eng) |
ターゲット言語 |
現代ギリシャ語(ell) |
モデルタイプ |
transformer - big |
トレーニングデータ |
opusTCv20210807+bt ([ソース](https://github.com/Helsinki - NLP/Tatoeba - Challenge)) |
トークン化方式 |
SentencePiece (spm32k,spm32k) |
オリジナルモデル |
[opusTCv20210807+bt_transformer - big_2022 - 03 - 13.zip](https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba - MT - models/eng - ell/opusTCv20210807+bt_transformer - big_2022 - 03 - 13.zip) |
公開モデルの詳細情報 |
[OPUS - MT eng - ell README](https://github.com/Helsinki - NLP/Tatoeba - Challenge/tree/master/models/eng - ell/README.md) |
モデル変換情報
属性 |
详情 |
transformersバージョン |
4.16.2 |
OPUS - MTのgitハッシュ |
3405783 |
ポート時間 |
Wed Apr 13 16:52:58 EEST 2022 |
ポートマシン |
LM0 - 400 - 22516.local |
💻 使用例
基本的な使用法
from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer
src_text = [
"If I weren't broke, I'd buy it.",
"I received your telegram."
]
model_name = "pytorch-models/opus-mt-tc-big-en-el"
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) )
高度な使用法
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-el")
print(pipe("If I weren't broke, I'd buy it."))
🔧 技術詳細
ベンチマーク
- テストセットの翻訳結果: [opusTCv20210807+bt_transformer - big_2022 - 03 - 13.test.txt](https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba - MT - models/eng - ell/opusTCv20210807+bt_transformer - big_2022 - 03 - 13.test.txt)
- テストセットのスコア: [opusTCv20210807+bt_transformer - big_2022 - 03 - 13.eval.txt](https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba - MT - models/eng - ell/opusTCv20210807+bt_transformer - big_2022 - 03 - 13.eval.txt)
- ベンチマーク結果: benchmark_results.txt
- ベンチマーク出力: benchmark_translations.zip
言語ペア |
テストセット |
chr - F |
BLEU |
文数 |
単語数 |
eng - ell |
tatoeba - test - v2021 - 08 - 07 |
0.73660 |
55.4 |
10899 |
66884 |
eng - ell |
flores101 - devtest |
0.53952 |
27.4 |
1012 |
26615 |
📄 ライセンス
このモデルはCC - BY - 4.0ライセンスの下で提供されています。
👏 謝辞
この研究は、[European Language Grid](https://www.european - language - grid.eu/)の[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)(欧州研究評議会(ERC)による欧州連合のHorizon 2020研究・イノベーションプログラム(助成契約番号771113)による資金提供を受けています)、およびMeMADプロジェクト(欧州連合のHorizon 2020研究・イノベーションプログラムの助成契約番号780069による資金提供を受けています)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インフラにも感謝しています。