Wspalign Mbert Base

🚀 WSPAlignモデル

このモデルは単語アラインメント、多言語対応、翻訳などのタスクに役立ちます。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。

🚀 クイックスタート

推論リポジトリのクローン

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

必要なパッケージのインストール

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。

サンプルコードの実行

最後に、以下のサンプルを実行します。

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."

詳細な使い方については inference.py を確認してください。

📄 ライセンス

このモデルは CC BY-NC-SA 4.0 ライセンスの下で提供されています。

📚 引用

もし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",
}