Opus Mt Ru En

🚀 opus-mt-ru-en

このモデルは、ロシア語から英語への翻訳とテキスト生成に使用できます。

🚀 クイックスタート

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en")

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en")

✨ 主な機能

このモデルは、翻訳とテキスト生成に直接利用できます。

📦 インストール

使用するには、transformers ライブラリが必要です。以下のコードでモデルを読み込むことができます。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en")

model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("Helsinki-NLP/opus-mt-ru-en")

📚 ドキュメント

🔍 モデル詳細

💡 使用方法

直接利用

このモデルは、翻訳とテキスト生成に使用できます。

⚠️ リスク、制限事項とバイアス

⚠️ 重要提示

このセクションには、不快な内容や攻撃的な内容、歴史的および現在のステレオタイプを広める内容が含まれていることに読者は注意すべきです。

多くの研究が言語モデルのバイアスと公平性の問題を探っています（例えば、Sheng et al. (2021) と Bender et al. (2021) を参照）。

このモデルのデータセットに関する詳細は、OPUSのREADMEで確認できます: ru-en

🔧 学習

学習データ

前処理

• 前処理: 正規化 + SentencePiece
• データセット: opus
• 元の重みのダウンロード: opus-2020-02-26.zip
• テストセットの翻訳: opus-2020-02-26.test.txt

📊 評価

結果

• テストセットのスコア: opus-2020-02-26.eval.txt

ベンチマーク

📖 引用情報

@InProceedings{TiedemannThottingal:EAMT2020,
  author = {J{\"o}rg Tiedemann and Santhosh Thottingal},
  title = {{OPUS-MT} — {B}uilding open translation services for the {W}orld},
  booktitle = {Proceedings of the 22nd Annual Conferenec of the European Association for Machine Translation (EAMT)},
  year = {2020},
  address = {Lisbon, Portugal}
 }

📄 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。