Opus Mt Mul En
これはTransformerアーキテクチャに基づく多言語から英語への機械翻訳モデルで、100種以上の言語の翻訳タスクをサポートします。
ダウンロード数 173.61k
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは、多くの言語を英語に翻訳することに特化しており、標準化前処理とSentencePiece形態素解析技術を採用しており、大規模な多言語翻訳シーンに適しています。
モデル特徴
広範な言語サポート
100種以上の言語の翻訳タスクをサポートし、世界の主要な語族や地域の言語を網羅しています。
標準化前処理
標準化前処理フローを採用し、入力テキストの一貫性と翻訳品質を確保します。
SentencePiece形態素解析
spm32k SentencePiece形態素解析技術を使用し、多言語テキストを効果的に処理します。
モデル能力
多言語テキスト翻訳
大規模並列翻訳
異言語間情報変換
使用事例
異言語間コミュニケーション
多言語コンテンツのローカライズ
非英語コンテンツを英語に翻訳し、世界規模での普及を容易にします。
学術研究
多言語文献の翻訳
研究者が非英語の学術資料の英語版を入手するのを支援します。
🚀 多言語 - 英語翻訳モデル
このプロジェクトは、複数の言語から英語への翻訳を行うためのモデルを提供します。多様な言語に対応し、Transformerモデルを用いて高精度な翻訳を実現します。
🚀 クイックスタート
このモデルは、複数の言語から英語への翻訳を行うことができます。以下に、モデルの詳細情報を示します。
サポート言語
- ca、es、os、eo、ro、fy、cy、is、lb、su、an、sq、fr、ht、rm、cv、ig、am、eu、tr、ps、af、ny、ch、uk、sl、lt、tk、sg、ar、lg、bg、be、ka、gd、ja、si、br、mh、km、th、ty、rw、te、mk、or、wo、kl、mr、ru、yo、hu、fo、zh、ti、co、ee、oc、sn、mt、ts、pl、gl、nb、bn、tt、bo、lo、id、gn、nv、hy、kn、to、io、so、vi、da、fj、gv、sm、nl、mi、pt、hi、se、as、ta、et、kw、ga、sv、ln、na、mn、gu、wa、lv、jv、el、my、ba、it、hr、ur、ce、nn、fi、mg、rn、xh、ab、de、cs、he、zu、yi、ml、mul、en
タグ
- translation
ライセンス
- apache - 2.0
📚 ドキュメント
mul - eng モデル詳細
- ソースグループ: 複数の言語
- ターゲットグループ: 英語
- OPUSリードミー: [mul - eng](https://github.com/Helsinki - NLP/Tatoeba - Challenge/tree/master/models/mul - eng/README.md)
- モデル: transformer
- ソース言語: abk acm ady afb afh_Latn afr akl_Latn aln amh ang_Latn apc ara arg arq ary arz asm ast avk_Latn awa aze_Latn bak bam_Latn bel bel_Latn ben bho bod bos_Latn bre brx brx_Latn bul bul_Latn cat ceb ces cha che chr chv cjy_Hans cjy_Hant cmn cmn_Hans cmn_Hant cor cos crh crh_Latn csb_Latn cym dan deu dsb dtp dws_Latn egl ell enm_Latn epo est eus ewe ext fao fij fin fkv_Latn fra frm_Latn frr fry fuc fuv gan gcf_Latn gil gla gle glg glv gom gos got_Goth grc_Grek grn gsw guj hat hau_Latn haw heb hif_Latn hil hin hnj_Latn hoc hoc_Latn hrv hsb hun hye iba ibo ido ido_Latn ike_Latn ile_Latn ilo ina_Latn ind isl ita izh jav jav_Java jbo jbo_Cyrl jbo_Latn jdt_Cyrl jpn kab kal kan kat kaz_Cyrl kaz_Latn kek_Latn kha khm khm_Latn kin kir_Cyrl kjh kpv krl ksh kum kur_Arab kur_Latn lad lad_Latn lao lat_Latn lav ldn_Latn lfn_Cyrl lfn_Latn lij lin lit liv_Latn lkt lld_Latn lmo ltg ltz lug lzh lzh_Hans mad mah mai mal mar max_Latn mdf mfe mhr mic min mkd mlg mlt mnw moh mon mri mwl mww mya myv nan nau nav nds niu nld nno nob nob_Hebr nog non_Latn nov_Latn npi nya oci ori orv_Cyrl oss ota_Arab ota_Latn pag pan_Guru pap pau pdc pes pes_Latn pes_Thaa pms pnb pol por ppl_Latn prg_Latn pus quc qya qya_Latn rap rif_Latn roh rom ron rue run rus sag sah san_Deva scn sco sgs shs_Latn shy_Latn sin sjn_Latn slv sma sme smo sna snd_Arab som spa sqi srp_Cyrl srp_Latn stq sun swe swg swh tah tam tat tat_Arab tat_Latn tel tet tgk_Cyrl tha tir tlh_Latn tly_Latn tmw_Latn toi_Latn ton tpw_Latn tso tuk tuk_Latn tur tvl tyv tzl tzl_Latn udm uig_Arab uig_Cyrl ukr umb urd uzb_Cyrl uzb_Latn vec vie vie_Hani vol_Latn vro war wln wol wuu xal xho yid yor yue yue_Hans yue_Hant zho zho_Hans zho_Hant zlm_Latn zsm_Latn zul zza
- ターゲット言語: eng
- 前処理: 正規化 + SentencePiece (spm32k, spm32k)
- 元の重みのダウンロード: [opus2m - 2020 - 08 - 01.zip](https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba - MT - models/mul - eng/opus2m - 2020 - 08 - 01.zip)
- テストセットの翻訳: [opus2m - 2020 - 08 - 01.test.txt](https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba - MT - models/mul - eng/opus2m - 2020 - 08 - 01.test.txt)
- テストセットのスコア: [opus2m - 2020 - 08 - 01.eval.txt](https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba - MT - models/mul - eng/opus2m - 2020 - 08 - 01.eval.txt)
ベンチマーク
テストセット | BLEU | chr - F |
---|---|---|
newsdev2014 - hineng.hin.eng | 8.5 | 0.341 |
newsdev2015 - enfi - fineng.fin.eng | 16.8 | 0.441 |
newsdev2016 - enro - roneng.ron.eng | 31.3 | 0.580 |
newsdev2016 - entr - tureng.tur.eng | 16.4 | 0.422 |
newsdev2017 - enlv - laveng.lav.eng | 21.3 | 0.502 |
newsdev2017 - enzh - zhoeng.zho.eng | 12.7 | 0.409 |
newsdev2018 - enet - esteng.est.eng | 19.8 | 0.467 |
newsdev2019 - engu - gujeng.guj.eng | 13.3 | 0.385 |
newsdev2019 - enlt - liteng.lit.eng | 19.9 | 0.482 |
newsdiscussdev2015 - enfr - fraeng.fra.eng | 26.7 | 0.520 |
newsdiscusstest2015 - enfr - fraeng.fra.eng | 29.8 | 0.541 |
newssyscomb2009 - ceseng.ces.eng | 21.1 | 0.487 |
newssyscomb2009 - deueng.deu.eng | 22.6 | 0.499 |
newssyscomb2009 - fraeng.fra.eng | 25.8 | 0.530 |
newssyscomb2009 - huneng.hun.eng | 15.1 | 0.430 |
newssyscomb2009 - itaeng.ita.eng | 29.4 | 0.555 |
newssyscomb2009 - spaeng.spa.eng | 26.1 | 0.534 |
news - test2008 - deueng.deu.eng | 21.6 | 0.491 |
news - test2008 - fraeng.fra.eng | 22.3 | 0.502 |
news - test2008 - spaeng.spa.eng | 23.6 | 0.514 |
newstest2009 - ceseng.ces.eng | 19.8 | 0.480 |
newstest2009 - deueng.deu.eng | 20.9 | 0.487 |
newstest2009 - fraeng.fra.eng | 25.0 | 0.523 |
newstest2009 - huneng.hun.eng | 14.7 | 0.425 |
newstest2009 - itaeng.ita.eng | 27.6 | 0.542 |
newstest2009 - spaeng.spa.eng | 25.7 | 0.530 |
newstest2010 - ceseng.ces.eng | 20.6 | 0.491 |
newstest2010 - deueng.deu.eng | 23.4 | 0.517 |
newstest2010 - fraeng.fra.eng | 26.1 | 0.537 |
newstest2010 - spaeng.spa.eng | 29.1 | 0.561 |
newstest2011 - ceseng.ces.eng | 21.0 | 0.489 |
newstest2011 - deueng.deu.eng | 21.3 | 0.494 |
newstest2011 - fraeng.fra.eng | 26.8 | 0.546 |
newstest2011 - spaeng.spa.eng | 28.2 | 0.549 |
newstest2012 - ceseng.ces.eng | 20.5 | 0.485 |
newstest2012 - deueng.deu.eng | 22.3 | 0.503 |
newstest2012 - fraeng.fra.eng | 27.5 | 0.545 |
newstest2012 - ruseng.rus.eng | 26.6 | 0.532 |
newstest2012 - spaeng.spa.eng | 30.3 | 0.567 |
newstest2013 - ceseng.ces.eng | 22.5 | 0.498 |
newstest2013 - deueng.deu.eng | 25.0 | 0.518 |
newstest2013 - fraeng.fra.eng | 27.4 | 0.537 |
newstest2013 - ruseng.rus.eng | 21.6 | 0.484 |
newstest2013 - spaeng.spa.eng | 28.4 | 0.555 |
newstest2014 - csen - ceseng.ces.eng | 24.0 | 0.517 |
newstest2014 - deen - deueng.deu.eng | 24.1 | 0.511 |
newstest2014 - fren - fraeng.fra.eng | 29.1 | 0.563 |
newstest2014 - hien - hineng.hin.eng | 14.0 | 0.414 |
newstest2014 - ruen - ruseng.rus.eng | 24.0 | 0.521 |
newstest2015 - encs - ceseng.ces.eng | 21.9 | 0.481 |
newstest2015 - ende - deueng.deu.eng | 25.5 | 0.519 |
newstest2015 - enfi - fineng.fin.eng | 17.4 | 0.441 |
newstest2015 - enru - ruseng.rus.eng | 22.4 | 0.494 |
newstest2016 - encs - ceseng.ces.eng | 23.0 | 0.500 |
newstest2016 - ende - deueng.deu.eng | 30.1 | 0.560 |
newstest2016 - enfi - fineng.fin.eng | 18.5 | 0.461 |
newstest2016 - enro - roneng.ron.eng | 29.6 | 0.562 |
newstest2016 - enru - ruseng.rus.eng | 22.0 | 0.495 |
newstest2016 - entr - tureng.tur.eng | 14.8 | 0.415 |
newstest2017 - encs - ceseng.ces.eng | 20.2 | 0.475 |
newstest2017 - ende - deueng.deu.eng | 26.0 | 0.523 |
newstest2017 - enfi - fineng.fin.eng | 19.6 | 0.465 |
newstest2017 - enlv - laveng.lav.eng | 16.2 | 0.454 |
newstest2017 - enru - ruseng.rus.eng | 24.2 | 0.510 |
newstest2017 - entr - tureng.tur.eng | 15.0 | 0.412 |
newstest2017 - enzh - zhoeng.zho.eng | 13.7 | 0.412 |
newstest2018 - encs - ceseng.ces.eng | 21.2 | 0.486 |
newstest2018 - ende - deueng.deu.eng | 31.5 | 0.564 |
newstest2018 - enet - esteng.est.eng | 19.7 | 0.473 |
newstest2018 - enfi - fineng.fin.eng | 15.1 | 0.418 |
newstest2018 - enru - ruseng.rus.eng | 21.3 | 0.490 |
newstest2018 - entr - tureng.tur.eng | 15.4 | 0.421 |
newstest2018 - enzh - zhoeng.zho.eng | 12.9 | 0.408 |
newstest2019 - deen - deueng.deu.eng | 27.0 | 0.529 |
newstest2019 - fien - fineng.fin.eng | 17.2 | 0.438 |
newstest2019 - guen - gujeng.guj.eng | 9.0 | 0.342 |
newstest2019 - lten - liteng.lit.eng | 22.6 | 0.512 |
newstest2019 - ruen - ruseng.rus.eng | 24.1 | 0.503 |
newstest2019 - zhen - zhoeng.zho.eng | 13.9 | 0.427 |
newstestB2016 - enfi - fineng.fin.eng | 15.2 | 0.428 |
newstestB2017 - enfi - fineng.fin.eng | 16.8 | 0.442 |
newstestB2017 - fien - fineng.fin.eng | 16.8 | 0.442 |
Tatoeba - test.abk - eng.abk.eng | 2.4 | 0.190 |
Tatoeba - test.ady - eng.ady.eng | 1.1 | 0.111 |
Tatoeba - test.afh - eng.afh.eng | 1.7 | 0.108 |
Tatoeba - test.afr - eng.afr.eng | 53.0 | 0.672 |
Tatoeba - test.akl - eng.akl.eng | 5.9 | 0.239 |
Tatoeba - test.amh - eng.amh.eng | 25.6 | 0.464 |
Tatoeba - test.ang - eng.ang.eng | 11.7 | 0.289 |
Tatoeba - test.ara - eng.ara.eng | 26.4 | 0.443 |
Tatoeba - test.arg - eng.arg.eng | 35.9 | 0.473 |
Tatoeba - test.asm - eng.asm.eng | 19.8 | 0.365 |
Tatoeba - test.ast - eng.ast.eng | 31.8 | 0.467 |
Tatoeba - test.avk - eng.avk.eng | 0.4 | 0.119 |
Tatoeba - test.awa - eng.awa.eng | 9.7 | 0.271 |
Tatoeba - test.aze - eng.aze.eng | 37.0 | 0.542 |
Tatoeba - test.bak - eng.bak.eng | 13.9 | 0.395 |
Tatoeba - test.bam - eng.bam.eng | 2.2 | 0.094 |
Tatoeba - test.bel - eng.bel.eng | 36.8 | 0.549 |
Tatoeba - test.ben - eng.ben.eng | 39.7 | 0.546 |
Tatoeba - test.bho - eng.bho.eng | 33.6 | 0.540 |
Tatoeba - test.bod - eng.bod.eng | 1.1 | 0.147 |
Tatoeba - test.bre - eng.bre.eng | 14.2 | 0.303 |
Tatoeba - test.brx - eng.brx.eng | 1.7 | 0.130 |
Tatoeba - test.bul - eng.bul.eng | 46.0 | 0.621 |
Tatoeba - test.cat - eng.cat.eng | 46.6 | 0.636 |
Tatoeba - test.ceb - eng.ceb.eng | 17.4 | 0.347 |
Tatoeba - test.ces - eng.ces.eng | 41.3 | 0.586 |
Tatoeba - test.cha - eng.cha.eng | 7.9 | 0.232 |
Tatoeba - test.che - eng.che.eng | 0.7 | 0.104 |
Tatoeba - test.chm - eng.chm.eng | 7.3 | 0.261 |
Tatoeba - test.chr - eng.chr.eng | 8.8 | 0.244 |
Tatoeba - test.chv - eng.chv.eng | 11.0 | 0.319 |
Tatoeba - test.cor - eng.cor.eng | 5.4 | 0.204 |
Tatoeba - test.cos - eng.cos.eng | 58.2 | 0.643 |
Tatoeba - test.crh - eng.crh.eng | 26.3 | 0.399 |
Tatoeba - test.csb - eng.csb.eng | 18.8 | 0.389 |
Tatoeba - test.cym - eng.cym.eng | 23.4 | 0.407 |
Tatoeba - test.dan - eng.dan.eng | 50.5 | 0.659 |
Tatoeba - test.deu - eng.deu.eng | 39.6 | 0.579 |
Tatoeba - test.dsb - eng.dsb.eng | 24.3 | 0.449 |
Tatoeba - test.dtp - eng.dtp.eng | 1.0 | 0.149 |
Tatoeba - test.dws - eng.dws.eng | 1.6 | 0.061 |
Tatoeba - test.egl - eng.egl.eng | 7.6 | 0.236 |
Tatoeba - test.ell - eng.ell.eng | 55.4 | 0.682 |
Tatoeba - test.enm - eng.enm.eng | 28.0 | 0.489 |
Tatoeba - test.epo - eng.epo.eng | 41.8 | 0.591 |
Tatoeba - test.est - eng.est.eng | 41.5 | 0.581 |
Tatoeba - test.eus - eng.eus.eng | 37.8 | 0.557 |
Tatoeba - test.ewe - eng.ewe.eng | 10.7 | 0.262 |
Tatoeba - test.ext - eng.ext.eng | 25.5 | 0.405 |
Tatoeba - test.fao - eng.fao.eng | 28.7 | 0.469 |
Tatoeba - test.fas - eng.fas.eng | 7.5 | 0.281 |
Tatoeba - test.fij - eng.fij.eng | 24.2 | 0.320 |
Tatoeba - test.fin - eng.fin.eng | 35.8 | 0.534 |
Tatoeba - test.fkv - eng.fkv.eng | 15.5 | 0.434 |
Tatoeba - test.fra - eng.fra.eng | 45.1 | 0.618 |
Tatoeba - test.frm - eng.frm.eng | 29.6 | 0.427 |
Tatoeba - test.frr - eng.frr.eng | 5.5 | 0.138 |
Tatoeba - test.fry - eng.fry.eng | 25.3 | 0.455 |
Tatoeba - test.ful - eng.ful.eng | 1.1 | 0.127 |
Tatoeba - test.gcf - eng.gcf.eng | 16.0 | 0.315 |
Tatoeba - test.gil - eng.gil.eng | 46.7 | 0.587 |
Tatoeba - test.gla - eng.gla.eng | 20.2 | 0.358 |
Tatoeba - test.gle - eng.gle.eng | 43.9 | 0.592 |
Tatoeba - test.glg - eng.glg.eng | 45.1 | 0.623 |
Tatoeba - test.glv - eng.glv.eng | 3.3 | 0.119 |
Tatoeba - test.gos - eng.gos.eng | 20.1 | 0.364 |
Tatoeba - test.got - eng.got.eng | 0.1 | 0.041 |
Tatoeba - test.grc - eng.grc.eng | 2.1 | 0.137 |
Tatoeba - test.grn - eng.grn.eng | 1.7 | 0.152 |
Tatoeba - test.gsw - eng.gsw.eng | 18.2 | 0.334 |
Tatoeba - test.guj - eng.guj.eng | 21.7 | 0.373 |
Tatoeba - test.hat - eng.hat.eng | 34.5 | 0.502 |
Tatoeba - test.hau - eng.hau.eng | 10.5 | 0.295 |
Tatoeba - test.haw - eng.haw.eng | 2.8 | 0.160 |
Tatoeba - test.hbs - eng.hbs.eng | 46.7 | 0.623 |
Tatoeba - test.heb - eng.heb.eng | 33.0 | 0.492 |
Tatoeba - test.hif - eng.hif.eng | 17.0 | 0.391 |
Tatoeba - test.hil - eng.hil.eng | 16.0 | 0.339 |
Tatoeba - test.hin - eng.hin.eng | 36.4 | 0.533 |
Tatoeba - test.hmn - eng.hmn.eng | 0.4 | 0.131 |
Tatoeba - test.hoc - eng.hoc.eng | 0.7 | 0.132 |
Tatoeba - test.hsb - eng.hsb.eng | 41.9 | 0.551 |
Tatoeba - test.hun - eng.hun.eng | 33.2 | 0.510 |
Tatoeba - test.hye - eng.hye.eng | 32.2 | 0.487 |
Tatoeba - test.iba - eng.iba.eng | 9.4 | 0.278 |
Tatoeba - test.ibo - eng.ibo.eng | 5.8 | 0.200 |
Tatoeba - test.ido - eng.ido.eng | 31.7 | 0.503 |
Tatoeba - test.iku - eng.iku.eng | 9.1 | 0.164 |
Tatoeba - test.ile - eng.ile.eng | 42.2 | 0.595 |
Tatoeba - test.ilo - eng.ilo.eng | 29.7 | 0.485 |
Tatoeba - test.ina - eng.ina.eng | 42.1 | 0.607 |
Tatoeba - test.isl - eng.isl.eng | 35.7 | 0.527 |
Tatoeba - test.ita - eng.ita.eng | 54.8 | 0.686 |
Tatoeba - test.izh - eng.izh.eng | 28.3 | 0.526 |
Tatoeba - test.jav - eng.jav.eng | 10.0 | 0.282 |
Tatoeba - test.jbo - eng.jbo.eng | 0.3 | 0.115 |
Tatoeba - test.jdt - eng.jdt.eng | 5.3 | 0.140 |
Tatoeba - test.jpn - eng.jpn.eng | 18.8 | 0.387 |
Tatoeba - test.kab - eng.kab.eng | 3.9 | 0.205 |
Tatoeba - test.kal - eng.kal.eng | 16.9 | 0.329 |
Tatoeba - test.kan - eng.kan.eng | 16.2 | 0.374 |
Tatoeba - test.kat - eng.kat.eng | 31.1 | 0.493 |
Tatoeba - test.kaz - eng.kaz.eng | 24.5 | 0.437 |
Tatoeba - test.kek - eng.kek.eng | 7.4 | 0.192 |
Tatoeba - test.kha - eng.kha.eng | 1.0 | 0.154 |
Tatoeba - test.khm - eng.khm.eng | 12.2 | 0.290 |
Tatoeba - test.kin - eng.kin.eng | 22.5 | 0.355 |
Tatoeba - test.kir - eng.kir.eng | 27.2 | 0.470 |
Tatoeba - test.kjh - eng.kjh.eng | 2.1 | 0.129 |
Tatoeba - test.kok - eng.kok.eng | 4.5 | 0.259 |
Tatoeba - test.kom - eng.kom.eng | 1.4 | 0.099 |
Tatoeba - test.krl - eng.krl.eng | 26.1 | 0.387 |
Tatoeba - test.ksh - eng.ksh.eng | 5.5 | 0.256 |
Tatoeba - test.kum - eng.kum.eng | 9.3 | 0.288 |
Tatoeba - test.kur - eng.kur.eng | 9.6 | 0.208 |
Tatoeba - test.lad - eng.lad.eng | 30.1 | 0.475 |
Tatoeba - test.lah - eng.lah.eng | 11.6 | 0.284 |
Tatoeba - test.lao - eng.lao.eng | 4.5 | 0.214 |
Tatoeba - test.lat - eng.lat.eng | 21.5 | 0.402 |
Tatoeba - test.lav - eng.lav.eng | 40.2 | 0.577 |
Tatoeba - test.ldn - eng.ldn.eng | 0.8 | 0.115 |
Tatoeba - test.lfn - eng.lfn.eng | 23.0 | 0.433 |
Tatoeba - test.lij - eng.lij.eng | 9.3 | 0.287 |
Tatoeba - test.lin - eng.lin.eng | 2.4 | 0.196 |
Tatoeba - test.lit - eng.lit.eng | 44.0 | 0.597 |
Tatoeba - test.liv - eng.liv.eng | 1.6 | 0.115 |
Tatoeba - test.lkt - eng.lkt.eng | 2.0 | 0.113 |
Tatoeba - test.lld - eng.lld.eng | 18.3 | 0.312 |
Tatoeba - test.lmo - eng.lmo.eng | 25.4 | 0.395 |
Tatoeba - test.ltz - eng.ltz.eng | 35.9 | 0.509 |
Tatoeba - test.lug - eng.lug.eng | 5.1 | 0.357 |
Tatoeba - test.mad - eng.mad.eng | 2.8 | 0.123 |
Tatoeba - test.mah - eng.mah.eng | 5.7 | 0.175 |
Tatoeba - test.mai - eng.mai.eng | 56.3 | 0.703 |
Tatoeba - test.mal - eng.mal.eng | 37.5 | 0.534 |
Tatoeba - test.mar - eng.mar.eng | 22.8 | 0.470 |
Tatoeba - test.mdf - eng.mdf.eng | 2.0 | 0.110 |
Tatoeba - test.mfe - eng.mfe.eng | 59.2 | 0.764 |
Tatoeba - test.mic - eng.mic.eng | 9.0 | 0.199 |
Tatoeba - test.mkd - eng.mkd.eng | 44.3 | 0.593 |
Tatoeba - test.mlg - eng.mlg.eng | 31.9 | 0.424 |
Tatoeba - test.mlt - eng.mlt.eng | 38.6 | 0.540 |
Tatoeba - test.mnw - eng.mnw.eng | 2.5 | 0.101 |
Tatoeba - test.moh - eng.moh.eng | 0.3 | 0.110 |
Tatoeba - test.mon - eng.mon.eng | 13.5 | 0.334 |
Tatoeba - test.mri - eng.mri.eng | 8.5 | 0.260 |
Tatoeba - test.msa - eng.msa.eng | 33.9 | 0.520 |
Tatoeba - test.multi.eng | 34.7 | 0.518 |
Tatoeba - test.mwl - eng.mwl.eng | 37.4 | 0.630 |
Tatoeba - test.mya - eng.mya.eng | 15.5 | 0.335 |
Tatoeba - test.myv - eng.myv.eng | 0.8 | 0.118 |
Tatoeba - test.nau - eng.nau.eng | 9.0 | 0.186 |
Tatoeba - test.nav - eng.nav.eng | 1.3 | 0.144 |
Tatoeba - test.nds - eng.nds.eng | 30.7 | 0.495 |
Tatoeba - test.nep - eng.nep.eng | 3.5 | 0.168 |
Tatoeba - test.niu - eng.niu.eng | 42.7 | 0.492 |
Tatoeba - test.nld - eng.nld.eng | 47.9 | 0.640 |
Tatoeba - test.nog - eng.nog.eng | 12.7 | 0.284 |
Tatoeba - test.non - eng.non.eng | 43.8 | 0.586 |
Tatoeba - test.nor - eng.nor.eng | 45.5 | 0.619 |
Tatoeba - test.nov - eng.nov.eng | 26.9 | 0.472 |
Tatoeba - test.nya - eng.nya.eng | 33.2 | 0.456 |
Tatoeba - test.oci - eng.oci.eng | 17.9 | 0.370 |
Tatoeba - test.ori - eng.ori.eng | 14.6 | 0.305 |
Tatoeba - test.orv - eng.orv.eng | 11.0 | 0.283 |
Tatoeba - test.oss - eng.oss.eng | 4.1 | 0.211 |
Tatoeba - test.ota - eng.ota.eng | 4.1 | 0.216 |
Tatoeba - test.pag - eng.pag.eng | 24.3 | 0.468 |
Tatoeba - test.pan - eng.pan.eng | 16.4 | 0.358 |
Tatoeba - test.pap - eng.pap.eng | 53.2 | 0.628 |
Tatoeba - test.pau - eng.pau.eng | 3.7 | 0.173 |
Tatoeba - test.pdc - eng.pdc.eng | 45.3 | 0.569 |
Tatoeba - test.pms - eng.pms.eng | 14.0 | 0.345 |
Tatoeba - test.pol - eng.pol.eng | 41.7 | 0.588 |
Tatoeba - test.por - eng.por.eng | 51.4 | 0.669 |
Tatoeba - test.ppl - eng.ppl.eng | 0.4 | 0.134 |
Tatoeba - test.prg - eng.prg.eng | 4.1 | 0.198 |
Tatoeba - test.pus - eng.pus.eng | 6.7 | 0.233 |
Tatoeba - test.quc - eng.quc.eng | 3.5 | 0.091 |
Tatoeba - test.qya - eng.qya.eng | 0.2 | 0.090 |
Tatoeba - test.rap - eng.rap.eng | 17.5 | 0.230 |
Tatoeba - test.rif - eng.rif.eng | 4.2 | 0.164 |
Tatoeba - test.roh - eng.roh.eng | 24.6 | 0.464 |
Tatoeba - test.rom - eng.rom.eng | 3.4 | 0.212 |
Tatoeba - test.ron - eng.ron.eng | 45.2 | 0.620 |
Tatoeba - test.rue - eng.rue.eng | 21.4 | 0.390 |
Tatoeba - test.run - eng.run.eng | 24.5 | 0.392 |
Tatoeba - test.rus - eng.rus.eng | 42.7 | 0.591 |
Tatoeba - test.sag - eng.sag.eng | 3.4 | 0.187 |
Tatoeba - test.sah - eng.sah.eng | 5.0 | 0.177 |
Tatoeba - test.san - eng.san.eng | 2.0 | 0.172 |
Tatoeba - test.scn - eng.scn.eng | 35.8 | 0.410 |
Tatoeba - test.sco - eng.sco.eng | 34.6 | 0.520 |
Tatoeba - test.sgs - eng.sgs.eng | 21.8 | 0.299 |
Tatoeba - test.shs - eng.shs.eng | 1.8 | 0.122 |
Tatoeba - test.shy - eng.shy.eng | 1.4 | 0.104 |
Tatoeba - test.sin - eng.sin.eng | 20.6 | 0.429 |
Tatoeba - test.sjn - eng.sjn.eng | 1.2 | 0.095 |
Tatoeba - test.slv - eng.slv.eng | 37.0 | 0.545 |
Tatoeba - test.sma - eng.sma.eng | 4.4 | 0.147 |
Tatoeba - test.sme - eng.sme.eng | 8.9 | 0.229 |
Tatoeba - test.smo - eng.smo.eng | 37.7 | 0.483 |
Tatoeba - test.sna - eng.sna.eng | 18.0 | 0.359 |
Tatoeba - test.snd - eng.snd.eng | 28.1 | 0.444 |
Tatoeba - test.som - eng.som.eng | 23.6 | 0.472 |
Tatoeba - test.spa - eng.spa.eng | 47.9 | 0.645 |
Tatoeba - test.sqi - eng.sqi.eng | 46.9 | 0.634 |
Tatoeba - test.stq - eng.stq.eng | 8.1 | 0.379 |
Tatoeba - test.sun - eng.sun.eng | 23.8 | 0.369 |
Tatoeba - test.swa - eng.swa.eng | 6.5 | 0.193 |
Tatoeba - test.swe - eng.swe.eng | 51.4 | 0.655 |
Tatoeba - test.swg - eng.swg.eng | 18.5 | 0.342 |
Tatoeba - test.tah - eng.tah.eng | 25.6 | 0.249 |
Tatoeba - test.tam - eng.tam.eng | 29.1 | 0.437 |
Tatoeba - test.tat - eng.tat.eng | 12.9 | 0.327 |
Tatoeba - test.tel - eng.tel.eng | 21.2 | 0.386 |
Tatoeba - test.tet - eng.tet.eng | 9.2 | 0.215 |
Tatoeba - test.tgk - eng.tgk.eng | 12.7 | 0.374 |
Tatoeba - test.tha - eng.tha.eng | 36.3 | 0.531 |
Tatoeba - test.tir - eng.tir.eng | 9.1 | 0.267 |
Tatoeba - test.tlh - eng.tlh.eng | 0.2 | 0.084 |
Tatoeba - test.tly - eng.tly.eng | 2.1 | 0.128 |
Tatoeba - test.toi - eng.toi.eng | 5.3 | 0.150 |
Tatoeba - test.ton - eng.ton.eng | 39.5 | 0.473 |
Tatoeba - test.tpw - eng.tpw.eng | 1.5 | 0.160 |
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Tatoeba - test.tuk - eng.tuk.eng | 18.6 | 0.401 |
Tatoeba - test.tur - eng.tur.eng | 40.5 | 0.573 |
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Tatoeba - test.uig - eng.uig.eng | 11.4 | 0.289 |
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Tatoeba - test.umb - eng.umb.eng | 9.2 | 0.260 |
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Tatoeba - test.uzb - eng.uzb.eng | 19.0 | 0.342 |
Tatoeba - test.vec - eng.vec.eng | 41.1 | 0.409 |
Tatoeba - test.vie - eng.vie.eng | 30.6 | 0.481 |
Tatoeba - test.vol - eng.vol.eng | 1.8 | 0.143 |
Tatoeba - test.war - eng.war.eng | 15.9 | 0.352 |
Tatoeba - test.wln - eng.wln.eng | 12.6 | 0.291 |
Tatoeba - test.wol - eng.wol.eng | 4.4 | 0.138 |
Tatoeba - test.xal - eng.xal.eng | 0.9 | 0.153 |
Tatoeba - test.xho - eng.xho.eng | 35.4 | 0.513 |
Tatoeba - test.yid - eng.yid.eng | 19.4 | 0.387 |
Tatoeba - test.yor - eng.yor.eng | 19.3 | 0.327 |
Tatoeba - test.zho - eng.zho.eng | 25.8 | 0.448 |
Tatoeba - test.zul - eng.zul.eng | 40.9 | 0.567 |
Tatoeba - test.zza - eng.zza.eng | 1.6 | 0.125 |
システム情報
属性 | 詳細 |
---|---|
hf_name | mul - eng |
ソース言語 | mul |
ターゲット言語 | eng |
opus_readme_url | [mul - eng](https://github.com/Helsinki - NLP/Tatoeba - Challenge/tree/master/models/mul - eng/README.md) |
📄 ライセンス
このプロジェクトは、Apache 2.0ライセンスの下で提供されています。詳細については、[Apache 2.0ライセンス](https://www.apache.org/licenses/LICENSE - 2.0)を参照してください。
M2m100 418M
MIT
M2M100は100言語に対応した9900の翻訳方向をサポートする多言語エンコーダーデコーダーモデルです
機械翻訳 複数言語対応
M
facebook
1.6M
299
Opus Mt Fr En
Apache-2.0
Transformerベースのフランス語から英語への神経機械翻訳モデルで、Helsinki-NLPチームによって開発され、OPUS多言語データセットを用いて訓練されました。
機械翻訳 複数言語対応
O
Helsinki-NLP
1.2M
44
Opus Mt Ar En
Apache-2.0
OPUSデータを基に訓練された、transformer-alignアーキテクチャを採用したアラビア語から英語への機械翻訳モデル
機械翻訳 複数言語対応
O
Helsinki-NLP
579.41k
42
M2m100 1.2B
MIT
M2M100は100言語をサポートする多言語機械翻訳モデルで、9900の翻訳方向間で直接翻訳できます。
機械翻訳 複数言語対応
M
facebook
501.82k
167
Indictrans2 Indic En 1B
MIT
25のインド言語と英語の相互翻訳をサポートする1.1Bパラメータ規模の機械翻訳モデル、AI4Bharatプロジェクトによって開発
機械翻訳
Transformers 複数言語対応

I
ai4bharat
473.63k
14
Opus Mt En Zh
Apache-2.0
Transformerアーキテクチャに基づく英語 - 中国語多方言翻訳モデルで、英語から13種類の中国語バリエーションへの翻訳タスクをサポートします。
機械翻訳 複数言語対応
O
Helsinki-NLP
442.08k
367
Opus Mt Zh En
ヘルシンキ大学によって開発された、OPUSコーパスに基づく中国語から英語への機械翻訳モデル
機械翻訳 複数言語対応
O
Helsinki-NLP
441.24k
505
Mbart Large 50 Many To Many Mmt
mBART-large-50をファインチューニングした多言語機械翻訳モデルで、50言語間の相互翻訳をサポート
機械翻訳 複数言語対応
M
facebook
404.66k
357
Opus Mt De En
Apache-2.0
opus-mt-de-enは、transformer-alignアーキテクチャに基づくドイツ語から英語への機械翻訳モデルで、Helsinki-NLPチームによって開発されました。
機械翻訳 複数言語対応
O
Helsinki-NLP
404.33k
44
Opus Mt Es En
Apache-2.0
これはTransformerアーキテクチャに基づくスペイン語から英語への機械翻訳モデルで、Helsinki - NLPチームによって開発されました。
機械翻訳
Transformers 複数言語対応

O
Helsinki-NLP
385.40k
71
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2%です。
対話システム
Transformers 英語

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98