Wspalign Xlm Base

🚀 WSPAlignモデル

WSPAlignは、大規模な弱教師付きスパン予測を通じた単語アラインメント事前学習モデルで、多言語翻訳や単語アラインメントに役立ちます。

🚀 クイックスタート

詳細については、https://github.com/qiyuw/WSPAlign と https://github.com/qiyuw/WSPAlign.InferEval を参照してください。

クイック使用法

まず、推論用のリポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/qiyuw/WSPAlign.InferEval.git

次に、https://github.com/qiyuw/WSPAlign.InferEval に従って必要なパッケージをインストールします。推論には transformers、SpaCy、torch のみが必要です。

最後に、以下の例を実行します。

python inference.py --model_name_or_path qiyuw/WSPAlign-ft-kftt --src_lang ja --src_text="私は猫が好きです。" --tgt_lang en --tgt_text="I like cats."

詳細な使用方法は inference.py を確認してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトはCC BY-NC-SA 4.0ライセンスの下で提供されています。

📚 引用

WSPAlignがあなたの研究に役立った場合は、以下の論文を引用してください。

@inproceedings{wu-etal-2023-wspalign,
    title = "{WSPA}lign: Word Alignment Pre-training via Large-Scale Weakly Supervised Span Prediction",
    author = "Wu, Qiyu  and Nagata, Masaaki  and Tsuruoka, Yoshimasa",
    booktitle = "Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)",
    month = jul,
    year = "2023",
    address = "Toronto, Canada",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2023.acl-long.621",
    pages = "11084--11099",
}