Opus Mt En Mul
これはTransformerアーキテクチャに基づく英語から多言語への神経機械翻訳モデルで、100種以上の目標言語の翻訳タスクをサポートします。
ダウンロード数 3,235
リリース時間 : 3/2/2022
モデル概要
このモデルは、英語テキストを複数の目標言語に翻訳するために特別に設計されており、SentencePieceを使用してテキストの前処理を行い、入力テキストの前に目標言語のタグを付ける必要があります。
モデル特徴
多言語サポート
100種以上の目標言語の翻訳タスクをサポートし、幅広い言語ニーズをカバーします。
標準化された前処理
SentencePieceを使用してテキストの前処理を行い、入力テキストの一貫性を確保します。
言語タグサポート
文頭に言語タグ(例: >>id<<)を付けることで、目標言語を指定します。
モデル能力
英語から多言語への翻訳
複数の低資源言語の翻訳をサポート
バッチテキスト翻訳
使用事例
多言語コンテンツのローカライズ
ウェブサイトコンテンツの翻訳
英語のウェブサイトコンテンツを複数の目標言語に翻訳します。
多言語ウェブサイトの迅速なデプロイをサポートします。
文書の翻訳
英語の文書を複数の言語バージョンに翻訳します。
文書の国際的なアクセス可能性を向上させます。
言語研究
低資源言語の研究
言語学研究に複数の低資源言語の翻訳能力を提供します。
言語の多様性と保護を促進します。
🚀 eng-mul
- このモデルは英語を複数言語に翻訳するためのものです。
- ソース言語は英語で、ターゲット言語は多数の言語をカバーしています。
- OPUSのREADMEはeng-mulを参照してください。
✨ 主な機能
- 英語から多数の言語への翻訳が可能です。
- トランスフォーマーモデルを使用しています。
📦 インストール
READMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションを省略します。
💻 使用例
READMEには具体的なコード例が記載されていないため、このセクションを省略します。
📚 ドキュメント
基本情報
属性 | 詳情 |
---|---|
モデルタイプ | トランスフォーマー |
ソース言語 | 英語 (eng) |
ターゲット言語 | 多数の言語 (abk, acm, ady, afb, afh_Latn, afr, ...) |
前処理 | 正規化 + SentencePiece (spm32k, spm32k) |
初期言語トークン | >>id<< の形式で必要 (id = 有効なターゲット言語ID) |
オリジナルの重みダウンロード | opus2m-2020-08-01.zip |
テストセットの翻訳 | opus2m-2020-08-01.test.txt |
テストセットのスコア | opus2m-2020-08-01.eval.txt |
ベンチマーク
テストセット | BLEU | chr-F |
---|---|---|
newsdev2014-enghin.eng.hin | 5.0 | 0.288 |
newsdev2015-enfi-engfin.eng.fin | 9.3 | 0.418 |
newsdev2016-enro-engron.eng.ron | 17.2 | 0.488 |
newsdev2016-entr-engtur.eng.tur | 8.2 | 0.402 |
newsdev2017-enlv-englav.eng.lav | 12.9 | 0.444 |
newsdev2017-enzh-engzho.eng.zho | 17.6 | 0.170 |
newsdev2018-enet-engest.eng.est | 10.9 | 0.423 |
newsdev2019-engu-engguj.eng.guj | 5.2 | 0.284 |
newsdev2019-enlt-englit.eng.lit | 11.0 | 0.431 |
newsdiscussdev2015-enfr-engfra.eng.fra | 22.6 | 0.521 |
newsdiscusstest2015-enfr-engfra.eng.fra | 25.9 | 0.546 |
newssyscomb2009-engces.eng.ces | 10.3 | 0.394 |
newssyscomb2009-engdeu.eng.deu | 13.3 | 0.459 |
newssyscomb2009-engfra.eng.fra | 21.5 | 0.522 |
newssyscomb2009-enghun.eng.hun | 8.1 | 0.371 |
newssyscomb2009-engita.eng.ita | 22.1 | 0.540 |
newssyscomb2009-engspa.eng.spa | 23.8 | 0.531 |
news-test2008-engces.eng.ces | 9.0 | 0.376 |
news-test2008-engdeu.eng.deu | 14.2 | 0.451 |
news-test2008-engfra.eng.fra | 19.8 | 0.500 |
news-test2008-engspa.eng.spa | 22.8 | 0.518 |
newstest2009-engces.eng.ces | 9.8 | 0.392 |
newstest2009-engdeu.eng.deu | 13.7 | 0.454 |
newstest2009-engfra.eng.fra | 20.7 | 0.514 |
newstest2009-enghun.eng.hun | 8.4 | 0.370 |
newstest2009-engita.eng.ita | 22.4 | 0.538 |
newstest2009-engspa.eng.spa | 23.5 | 0.532 |
newstest2010-engces.eng.ces | 10.0 | 0.393 |
newstest2010-engdeu.eng.deu | 15.2 | 0.463 |
newstest2010-engfra.eng.fra | 22.0 | 0.524 |
newstest2010-engspa.eng.spa | 27.2 | 0.556 |
newstest2011-engces.eng.ces | 10.8 | 0.392 |
newstest2011-engdeu.eng.deu | 14.2 | 0.449 |
newstest2011-engfra.eng.fra | 24.3 | 0.544 |
newstest2011-engspa.eng.spa | 28.3 | 0.559 |
newstest2012-engces.eng.ces | 9.9 | 0.377 |
newstest2012-engdeu.eng.deu | 14.3 | 0.449 |
newstest2012-engfra.eng.fra | 23.2 | 0.530 |
newstest2012-engrus.eng.rus | 16.0 | 0.463 |
newstest2012-engspa.eng.spa | 27.8 | 0.555 |
newstest2013-engces.eng.ces | 11.0 | 0.392 |
newstest2013-engdeu.eng.deu | 16.4 | 0.469 |
newstest2013-engfra.eng.fra | 22.6 | 0.515 |
newstest2013-engrus.eng.rus | 12.1 | 0.414 |
newstest2013-engspa.eng.spa | 24.9 | 0.532 |
newstest2014-hien-enghin.eng.hin | 7.2 | 0.311 |
newstest2015-encs-engces.eng.ces | 10.9 | 0.396 |
newstest2015-ende-engdeu.eng.deu | 18.3 | 0.490 |
newstest2015-enfi-engfin.eng.fin | 10.1 | 0.421 |
newstest2015-enru-engrus.eng.rus | 14.5 | 0.445 |
newstest2016-encs-engces.eng.ces | 12.2 | 0.408 |
newstest2016-ende-engdeu.eng.deu | 21.4 | 0.517 |
newstest2016-enfi-engfin.eng.fin | 11.2 | 0.435 |
newstest2016-enro-engron.eng.ron | 16.6 | 0.472 |
newstest2016-enru-engrus.eng.rus | 13.4 | 0.435 |
newstest2016-entr-engtur.eng.tur | 8.1 | 0.385 |
newstest2017-encs-engces.eng.ces | 9.6 | 0.377 |
newstest2017-ende-engdeu.eng.deu | 17.9 | 0.482 |
newstest2017-enfi-engfin.eng.fin | 11.8 | 0.440 |
newstest2017-enlv-englav.eng.lav | 9.6 | 0.412 |
newstest2017-enru-engrus.eng.rus | 14.1 | 0.446 |
newstest2017-entr-engtur.eng.tur | 8.0 | 0.378 |
newstest2017-enzh-engzho.eng.zho | 16.8 | 0.175 |
newstest2018-encs-engces.eng.ces | 9.8 | 0.380 |
newstest2018-ende-engdeu.eng.deu | 23.8 | 0.536 |
newstest2018-enet-engest.eng.est | 11.8 | 0.433 |
newstest2018-enfi-engfin.eng.fin | 7.8 | 0.398 |
newstest2018-enru-engrus.eng.rus | 12.2 | 0.434 |
newstest2018-entr-engtur.eng.tur | 7.5 | 0.383 |
newstest2018-enzh-engzho.eng.zho | 18.3 | 0.179 |
newstest2019-encs-engces.eng.ces | 10.7 | 0.389 |
newstest2019-ende-engdeu.eng.deu | 21.0 | 0.512 |
newstest2019-enfi-engfin.eng.fin | 10.4 | 0.420 |
newstest2019-engu-engguj.eng.guj | 5.8 | 0.297 |
newstest2019-enlt-englit.eng.lit | 8.0 | 0.388 |
newstest2019-enru-engrus.eng.rus | 13.0 | 0.415 |
newstest2019-enzh-engzho.eng.zho | 15.0 | 0.192 |
newstestB2016-enfi-engfin.eng.fin | 9.0 | 0.414 |
newstestB2017-enfi-engfin.eng.fin | 9.5 | 0.415 |
Tatoeba-test.eng-abk.eng.abk | 4.2 | 0.275 |
Tatoeba-test.eng-ady.eng.ady | 0.4 | 0.006 |
Tatoeba-test.eng-afh.eng.afh | 1.0 | 0.058 |
Tatoeba-test.eng-afr.eng.afr | 47.0 | 0.663 |
Tatoeba-test.eng-akl.eng.akl | 2.7 | 0.080 |
Tatoeba-test.eng-amh.eng.amh | 8.5 | 0.455 |
Tatoeba-test.eng-ang.eng.ang | 6.2 | 0.138 |
Tatoeba-test.eng-ara.eng.ara | 6.3 | 0.325 |
Tatoeba-test.eng-arg.eng.arg | 1.5 | 0.107 |
Tatoeba-test.eng-asm.eng.asm | 2.1 | 0.265 |
Tatoeba-test.eng-ast.eng.ast | 15.7 | 0.393 |
Tatoeba-test.eng-avk.eng.avk | 0.2 | 0.095 |
Tatoeba-test.eng-awa.eng.awa | 0.1 | 0.002 |
Tatoeba-test.eng-aze.eng.aze | 19.0 | 0.500 |
Tatoeba-test.eng-bak.eng.bak | 12.7 | 0.379 |
Tatoeba-test.eng-bam.eng.bam | 8.3 | 0.037 |
Tatoeba-test.eng-bel.eng.bel | 13.5 | 0.396 |
Tatoeba-test.eng-ben.eng.ben | 10.0 | 0.383 |
Tatoeba-test.eng-bho.eng.bho | 0.1 | 0.003 |
Tatoeba-test.eng-bod.eng.bod | 0.0 | 0.147 |
Tatoeba-test.eng-bre.eng.bre | 7.6 | 0.275 |
Tatoeba-test.eng-brx.eng.brx | 0.8 | 0.060 |
Tatoeba-test.eng-bul.eng.bul | 32.1 | 0.542 |
Tatoeba-test.eng-cat.eng.cat | 37.0 | 0.595 |
Tatoeba-test.eng-ceb.eng.ceb | 9.6 | 0.409 |
Tatoeba-test.eng-ces.eng.ces | 24.0 | 0.475 |
Tatoeba-test.eng-cha.eng.cha | 3.9 | 0.228 |
Tatoeba-test.eng-che.eng.che | 0.7 | 0.013 |
Tatoeba-test.eng-chm.eng.chm | 2.6 | 0.212 |
Tatoeba-test.eng-chr.eng.chr | 6.0 | 0.190 |
Tatoeba-test.eng-chv.eng.chv | 6.5 | 0.369 |
Tatoeba-test.eng-cor.eng.cor | 0.9 | 0.086 |
Tatoeba-test.eng-cos.eng.cos | 4.2 | 0.174 |
Tatoeba-test.eng-crh.eng.crh | 9.9 | 0.361 |
Tatoeba-test.eng-csb.eng.csb | 3.4 | 0.230 |
Tatoeba-test.eng-cym.eng.cym | 18.0 | 0.418 |
Tatoeba-test.eng-dan.eng.dan | 42.5 | 0.624 |
Tatoeba-test.eng-deu.eng.deu | 25.2 | 0.505 |
Tatoeba-test.eng-dsb.eng.dsb | 0.9 | 0.121 |
Tatoeba-test.eng-dtp.eng.dtp | 0.3 | 0.084 |
Tatoeba-test.eng-dws.eng.dws | 0.2 | 0.040 |
Tatoeba-test.eng-egl.eng.egl | 0.4 | 0.085 |
Tatoeba-test.eng-ell.eng.ell | 28.7 | 0.543 |
Tatoeba-test.eng-enm.eng.enm | 3.3 | 0.295 |
Tatoeba-test.eng-epo.eng.epo | 33.4 | 0.570 |
Tatoeba-test.eng-est.eng.est | 30.3 | 0.545 |
Tatoeba-test.eng-eus.eng.eus | 18.5 | 0.486 |
Tatoeba-test.eng-ewe.eng.ewe | 6.8 | 0.272 |
Tatoeba-test.eng-ext.eng.ext | 5.0 | 0.228 |
Tatoeba-test.eng-fao.eng.fao | 5.2 | 0.277 |
Tatoeba-test.eng-fas.eng.fas | 6.9 | 0.265 |
Tatoeba-test.eng-fij.eng.fij | 31.5 | 0.365 |
Tatoeba-test.eng-fin.eng.fin | 18.5 | 0.459 |
Tatoeba-test.eng-fkv.eng.fkv | 0.9 | 0.132 |
Tatoeba-test.eng-fra.eng.fra | 31.5 | 0.546 |
Tatoeba-test.eng-frm.eng.frm | 0.9 | 0.128 |
Tatoeba-test.eng-frr.eng.frr | 3.0 | 0.025 |
Tatoeba-test.eng-fry.eng.fry | 14.4 | 0.387 |
Tatoeba-test.eng-ful.eng.ful | 0.4 | 0.061 |
Tatoeba-test.eng-gcf.eng.gcf | 0.3 | 0.075 |
Tatoeba-test.eng-gil.eng.gil | 47.4 | 0.706 |
Tatoeba-test.eng-gla.eng.gla | 10.9 | 0.341 |
Tatoeba-test.eng-gle.eng.gle | 26.8 | 0.493 |
Tatoeba-test.eng-glg.eng.glg | 32.5 | 0.565 |
Tatoeba-test.eng-glv.eng.glv | 21.5 | 0.395 |
Tatoeba-test.eng-gos.eng.gos | 0.3 | 0.124 |
Tatoeba-test.eng-got.eng.got | 0.2 | 0.010 |
Tatoeba-test.eng-grc.eng.grc | 0.0 | 0.005 |
Tatoeba-test.eng-grn.eng.grn | 1.5 | 0.129 |
Tatoeba-test.eng-gsw.eng.gsw | 0.6 | 0.106 |
Tatoeba-test.eng-guj.eng.guj | 15.4 | 0.347 |
Tatoeba-test.eng-hat.eng.hat | 31.1 | 0.527 |
Tatoeba-test.eng-hau.eng.hau | 6.5 | 0.385 |
Tatoeba-test.eng-haw.eng.haw | 0.2 | 0.066 |
Tatoeba-test.eng-hbs.eng.hbs | 28.7 | 0.531 |
Tatoeba-test.eng-heb.eng.heb | 21.3 | 0.443 |
Tatoeba-test.eng-hif.eng.hif | 2.8 | 0.268 |
Tatoeba-test.eng-hil.eng.hil | 12.0 | 0.463 |
Tatoeba-test.eng-hin.eng.hin | 13.0 | 0.401 |
Tatoeba-test.eng-hmn.eng.hmn | 0.2 | 0.073 |
Tatoeba-test.eng-hoc.eng.hoc | 0.2 | 0.077 |
Tatoeba-test.eng-hsb.eng.hsb | 5.7 | 0.308 |
Tatoeba-test.eng-hun.eng.hun | 17.1 | 0.431 |
Tatoeba-test.eng-hye.eng.hye | 15.0 | 0.378 |
Tatoeba-test.eng-iba.eng.iba | 16.0 | 0.437 |
Tatoeba-test.eng-ibo.eng.ibo | 2.9 | 0.221 |
Tatoeba-test.eng-ido.eng.ido | 11.5 | 0.403 |
Tatoeba-test.eng-iku.eng.iku | 2.3 | 0.089 |
Tatoeba-test.eng-ile.eng.ile | 4.3 | 0.282 |
Tatoeba-test.eng-ilo.eng.ilo | 26.4 | 0.522 |
Tatoeba-test.eng-ina.eng.ina | 20.9 | 0.493 |
Tatoeba-test.eng-isl.eng.isl | 12.5 | 0.375 |
Tatoeba-test.eng-ita.eng.ita | 33.9 | 0.592 |
Tatoeba-test.eng-izh.eng.izh | 4.6 | 0.050 |
Tatoeba-test.eng-jav.eng.jav | 7.8 | 0.328 |
Tatoeba-test.eng-jbo.eng.jbo | 0.1 | 0.123 |
Tatoeba-test.eng-jdt.eng.jdt | 6.4 | 0.008 |
Tatoeba-test.eng-jpn.eng.jpn | 0.0 | 0.000 |
Tatoeba-test.eng-kab.eng.kab | 5.9 | 0.261 |
Tatoeba-test.eng-kal.eng.kal | 13.4 | 0.382 |
Tatoeba-test.eng-kan.eng.kan | 4.8 | 0.358 |
Tatoeba-test.eng-kat.eng.kat | 1.8 | 0.115 |
Tatoeba-test.eng-kaz.eng.kaz | 8.8 | 0.354 |
Tatoeba-test.eng-kek.eng.kek | 3.7 | 0.188 |
Tatoeba-test.eng-kha.eng.kha | 0.5 | 0.094 |
Tatoeba-test.eng-khm.eng.khm | 0.4 | 0.243 |
Tatoeba-test.eng-kin.eng.kin | 5.2 | 0.362 |
Tatoeba-test.eng-kir.eng.kir | 17.2 | 0.416 |
Tatoeba-test.eng-kjh.eng.kjh | 0.6 | 0.009 |
Tatoeba-test.eng-kok.eng.kok | 5.5 | 0.005 |
Tatoeba-test.eng-kom.eng.kom | 2.4 | 0.012 |
Tatoeba-test.eng-krl.eng.krl | 2.0 | 0.099 |
Tatoeba-test.eng-ksh.eng.ksh | 0.4 | 0.074 |
Tatoeba-test.eng-kum.eng.kum | 0.9 | 0.007 |
Tatoeba-test.eng-kur.eng.kur | 9.1 | 0.174 |
Tatoeba-test.eng-lad.eng.lad | 1.2 | 0.154 |
Tatoeba-test.eng-lah.eng.lah | 0.1 | 0.001 |
Tatoeba-test.eng-lao.eng.lao | 0.6 | 0.426 |
Tatoeba-test.eng-lat.eng.lat | 8.2 | 0.366 |
Tatoeba-test.eng-lav.eng.lav | 20.4 | 0.475 |
Tatoeba-test.eng-ldn.eng.ldn | 0.3 | 0.059 |
Tatoeba-test.eng-lfn.eng.lfn | 0.5 | 0.104 |
Tatoeba-test.eng-lij.eng.lij | 0.2 | 0.094 |
Tatoeba-test.eng-lin.eng.lin | 1.2 | 0.276 |
Tatoeba-test.eng-lit.eng.lit | 17.4 | 0.488 |
Tatoeba-test.eng-liv.eng.liv | 0.3 | 0.039 |
Tatoeba-test.eng-lkt.eng.lkt | 0.3 | 0.041 |
Tatoeba-test.eng-lld.eng.lld | 0.1 | 0.083 |
Tatoeba-test.eng-lmo.eng.lmo | 1.4 | 0.154 |
Tatoeba-test.eng-ltz.eng.ltz | 19.1 | 0.395 |
Tatoeba-test.eng-lug.eng.lug | 4.2 | 0.382 |
Tatoeba-test.eng-mad.eng.mad | 2.1 | 0.075 |
Tatoeba-test.eng-mah.eng.mah | 9.5 | 0.331 |
Tatoeba-test.eng-mai.eng.mai | 9.3 | 0.372 |
Tatoeba-test.eng-mal.eng.mal | 8.3 | 0.437 |
Tatoeba-test.eng-mar.eng.mar | 13.5 | 0.410 |
Tatoeba-test.eng-mdf.eng.mdf | 2.3 | 0.008 |
Tatoeba-test.eng-mfe.eng.mfe | 83.6 | 0.905 |
Tatoeba-test.eng-mic.eng.mic | 7.6 | 0.214 |
Tatoeba-test.eng-mkd.eng.mkd | 31.8 | 0.540 |
Tatoeba-test.eng-mlg.eng.mlg | 31.3 | 0.464 |
Tatoeba-test.eng-mlt.eng.mlt | 11.7 | 0.427 |
Tatoeba-test.eng-mnw.eng.mnw | 0.1 | 0.000 |
Tatoeba-test.eng-moh.eng.moh | 0.6 | 0.067 |
Tatoeba-test.eng-mon.eng.mon | 8.5 | 0.323 |
Tatoeba-test.eng-mri.eng.mri | 8.5 | 0.320 |
Tatoeba-test.eng-msa.eng.msa | 24.5 | 0.498 |
Tatoeba-test.eng.multi | 22.4 | 0.451 |
Tatoeba-test.eng-mwl.eng.mwl | 3.8 | 0.169 |
Tatoeba-test.eng-mya.eng.mya | 0.2 | 0.123 |
Tatoeba-test.eng-myv.eng.myv | 1.1 | 0.014 |
Tatoeba-test.eng-nau.eng.nau | 0.6 | 0.109 |
Tatoeba-test.eng-nav.eng.nav | 1.8 | 0.149 |
Tatoeba-test.eng-nds.eng.nds | 11.3 | 0.365 |
Tatoeba-test.eng-nep.eng.nep | 0.5 | 0.004 |
Tatoeba-test.eng-niu.eng.niu | 34.4 | 0.501 |
Tatoeba-test.eng-nld.eng.nld | 37.6 | 0.598 |
Tatoeba-test.eng-nog.eng.nog | 0.2 | 0.010 |
Tatoeba-test.eng-non.eng.non | 0.2 | 0.096 |
Tatoeba-test.eng-nor.eng.nor | 36.3 | 0.577 |
Tatoeba-test.eng-nov.eng.nov | 0.9 | 0.180 |
Tatoeba-test.eng-nya.eng.nya | 9.8 | 0.524 |
Tatoeba-test.eng-oci.eng.oci | 6.3 | 0.288 |
Tatoeba-test.eng-ori.eng.ori | 5.3 | 0.273 |
Tatoeba-test.eng-orv.eng.orv | 0.2 | 0.007 |
Tatoeba-test.eng-oss.eng.oss | 3.0 | 0.230 |
Tatoeba-test.eng-ota.eng.ota | 0.2 | 0.053 |
Tatoeba-test.eng-pag.eng.pag | 20.2 | 0.513 |
Tatoeba-test.eng-pan.eng.pan | 6.4 | 0.301 |
Tatoeba-test.eng-pap.eng.pap | 44.7 | 0.624 |
Tatoeba-test.eng-pau.eng.pau | 0.8 | 0.098 |
Tatoeba-test.eng-pdc.eng.pdc | 2.9 | 0.143 |
Tatoeba-test.eng-pms.eng.pms | 0.6 | 0.124 |
Tatoeba-test.eng-pol.eng.pol | 22.7 | 0.500 |
Tatoeba-test.eng-por.eng.por | 31.6 | 0.570 |
Tatoeba-test.eng-ppl.eng.ppl | 0.5 | 0.085 |
Tatoeba-test.eng-prg.eng.prg | 0.1 | 0.078 |
Tatoeba-test.eng-pus.eng.pus | 0.9 | 0.137 |
Tatoeba-test.eng-quc.eng.quc | 2.7 | 0.255 |
Tatoeba-test.eng-qya.eng.qya | 0.4 | 0.084 |
Tatoeba-test.eng-rap.eng.rap | 1.9 | 0.050 |
Tatoeba-test.eng-rif.eng.rif | 1.3 | 0.102 |
Tatoeba-test.eng-roh.eng.roh | 1.4 | 0.169 |
Tatoeba-test.eng-rom.eng.rom | 7.8 | 0.329 |
Tatoeba-test.eng-ron.eng.ron | 27.0 | 0.530 |
Tatoeba-test.eng-rue.eng.rue | 0.1 | 0.009 |
Tatoeba-test.eng-run.eng.run | 9.8 | 0.434 |
Tatoeba-test.eng-rus.eng.rus | 22.2 | 0.465 |
Tatoeba-test.eng-sag.eng.sag | 4.8 | 0.155 |
Tatoeba-test.eng-sah.eng.sah | 0.2 | 0.007 |
Tatoeba-test.eng-san.eng.san | 1.7 | 0.143 |
Tatoeba-test.eng-scn.eng.scn | 1.5 | 0.083 |
Tatoeba-test.eng-sco.eng.sco | 30.3 | 0.514 |
Tatoeba-test.eng-sgs.eng.sgs | 1.6 | 0.104 |
Tatoeba-test.eng-shs.eng.shs | 0.7 | 0.049 |
Tatoeba-test.eng-shy.eng.shy | 0.6 | 0.064 |
Tatoeba-test.eng-sin.eng.sin | 5.4 | 0.317 |
Tatoeba-test.eng-sjn.eng.sjn | 0.3 | 0.074 |
Tatoeba-test.eng-slv.eng.slv | 12.8 | 0.313 |
Tatoeba-test.eng-sma.eng.sma | 0.8 | 0.063 |
Tatoeba-test.eng-sme.eng.sme | 13.2 | 0.290 |
Tatoeba-test.eng-smo.eng.smo | 12.1 | 0.416 |
Tatoeba-test.eng-sna.eng.sna | 27.1 | 0.533 |
Tatoeba-test.eng-snd.eng.snd | 6.0 | 0.359 |
Tatoeba-test.eng-som.eng.som | 16.0 | 0.274 |
Tatoeba-test.eng-spa.eng.spa | 36.7 | 0.603 |
Tatoeba-test.eng-sqi.eng.sqi | 32.3 | 0.573 |
Tatoeba-test.eng-stq.eng.stq | 0.6 | 0.198 |
Tatoeba-test.eng-sun.eng.sun | 39.0 | 0.447 |
Tatoeba-test.eng-swa.eng.swa | 1.1 | 0.109 |
Tatoeba-test.eng-swe.eng.swe | 42.7 | 0.614 |
Tatoeba-test.eng-swg.eng.swg | 0.6 | 0.118 |
Tatoeba-test.eng-tah.eng.tah | 12.4 | 0.294 |
Tatoeba-test.eng-tam.eng.tam | 5.0 | 0.404 |
Tatoeba-test.eng-tat.eng.tat | 9.9 | 0.326 |
Tatoeba-test.eng-tel.eng.tel | 4.7 | 0.326 |
Tatoeba-test.eng-tet.eng.tet | 0.7 | 0.100 |
Tatoeba-test.eng-tgk.eng.tgk | 5.5 | 0.304 |
Tatoeba-test.eng-tha.eng.tha | 2.2 | 0.456 |
Tatoeba-test.eng-tir.eng.tir | 1.5 | 0.197 |
Tatoeba-test.eng-tlh.eng.tlh | 0.0 | 0.032 |
Tatoeba-test.eng-tly.eng.tly | 0.3 | 0.061 |
Tatoeba-test.eng-toi.eng.toi | 8.3 | 0.219 |
Tatoeba-test.eng-ton.eng.ton | 32.7 | 0.619 |
Tatoeba-test.eng-tpw.eng.tpw | 1.4 | 0.136 |
Tatoeba-test.eng-tso.eng.tso | 9.6 | 0.465 |
Tatoeba-test.eng-tuk.eng.tuk | 9.4 | 0.383 |
Tatoeba-test.eng-tur.eng.tur | 24.1 | 0.542 |
Tatoeba-test.eng-tvl.eng.tvl | 8.9 | 0.398 |
Tatoeba-test.eng-tyv.eng.tyv | 10.4 | 0.249 |
Tatoeba-test.eng-tzl.eng.tzl | 0.2 | 0.098 |
Tatoeba-test.eng-udm.eng.udm | 6.5 | 0.212 |
Tatoeba-test.eng-uig.eng.uig | 2.1 | 0.266 |
Tatoeba-test.eng-ukr.eng.ukr | 24.3 | 0.479 |
Tatoeba-test.eng-umb.eng.umb | 4.4 | 0.274 |
Tatoeba-test.eng-urd.eng.urd | 8.6 | 0.344 |
Tatoeba-test.eng-uzb.eng.uzb | 6.9 | 0.343 |
Tatoeba-test.eng-vec.eng.vec | 1.0 | 0.094 |
Tatoeba-test.eng-vie.eng.vie | 23.2 | 0.420 |
Tatoeba-test.eng-vol.eng.vol | 0.3 | 0.086 |
Tatoeba-test.eng-war.eng.war | 11.4 | 0.415 |
Tatoeba-test.eng-wln.eng.wln | 8.4 | 0.218 |
Tatoeba-test.eng-wol.eng.wol | 11.5 | 0.252 |
Tatoeba-test.eng-xal.eng.xal | 0.1 | 0.007 |
Tatoeba-test.eng-xho.eng.xho | 19.5 | 0.552 |
Tatoeba-test.eng-yid.eng.yid | 4.0 | 0.256 |
Tatoeba-test.eng-yor.eng.yor | 8.8 | 0.247 |
Tatoeba-test.eng-zho.eng.zho | 21.8 | 0.192 |
Tatoeba-test.eng-zul.eng.zul | 34.3 | 0.655 |
Tatoeba-test.eng-zza.eng.zza | 0.5 | 0.080 |
システム情報
属性 | 詳情 |
---|---|
hf_name | eng-mul |
ソース言語 | eng |
ターゲット言語 | mul |
OPUSのREADME URL | eng-mul |
オリジナルのリポジトリ | Tatoeba-Challenge |
タグ | ['translation'] |
🔧 技術詳細
READMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションを省略します。
📄 ライセンス
このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。
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