Opus Mt Tc Big Gmq En

🚀 opus-mt-tc-big-gmq-en

北日耳曼語族（gmq）から英語（en）への翻訳を行うニューラル機械翻訳モデルです。このモデルは、世界中の多くの言語に対してニューラル機械翻訳モデルを広く利用可能にする取り組みである[OPUS - MTプロジェクト](https://github.com/Helsinki - NLP/Opus - MT)の一部です。すべてのモデルは、純粋なC++で書かれた効率的なNMT実装である[Marian NMT](https://marian - nmt.github.io/)の素晴らしいフレームワークを使用して元々トレーニングされています。モデルは、huggingfaceのtransformersライブラリを使用してpyTorchに変換されています。トレーニングデータはOPUSから取得され、トレーニングパイプラインは[OPUS - MT - train](https://github.com/Helsinki - NLP/Opus - MT - train)の手順を使用しています。

• 出版物: [OPUS - MT – Building open translation services for the World](https://aclanthology.org/2020.eamt - 1.61/) および [The Tatoeba Translation Challenge – Realistic Data Sets for Low Resource and Multilingual MT](https://aclanthology.org/2020.wmt - 1.139/)（このモデルを使用する場合は、引用してください。）

@inproceedings{tiedemann-thottingal-2020-opus,
    title = "{OPUS}-{MT} {--} Building open translation services for the World",
    author = {Tiedemann, J{\"o}rg  and Thottingal, Santhosh},
    booktitle = "Proceedings of the 22nd Annual Conference of the European Association for Machine Translation",
    month = nov,
    year = "2020",
    address = "Lisboa, Portugal",
    publisher = "European Association for Machine Translation",
    url = "https://aclanthology.org/2020.eamt-1.61",
    pages = "479--480",
}

@inproceedings{tiedemann-2020-tatoeba,
    title = "The Tatoeba Translation Challenge {--} Realistic Data Sets for Low Resource and Multilingual {MT}",
    author = {Tiedemann, J{\"o}rg},
    booktitle = "Proceedings of the Fifth Conference on Machine Translation",
    month = nov,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2020.wmt-1.139",
    pages = "1174--1182",
}

🚀 クイックスタート

このモデルは、北日耳曼語族（gmq）から英語（en）への翻訳タスクに使用できます。以下のセクションでは、モデルの情報、使用方法、ベンチマーク結果などを説明します。

✨ 主な機能

• 北日耳曼語族（gmq）から英語（en）への高精度な翻訳を提供します。
• ニューラル機械翻訳技術を用いて、自然な翻訳結果を生成します。

📚 ドキュメント

モデル情報

モデル変換情報

• transformersバージョン: 4.16.2
• OPUS - MTのgitハッシュ: 3405783
• 変換時間: Wed Apr 13 19:13:11 EEST 2022
• 変換マシン: LM0 - 400 - 22516.local

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

src_text = [
    "Han var synligt nervøs.",
    "Inte ens Tom själv var övertygad."
]

model_name = "pytorch-models/opus-mt-tc-big-gmq-en"
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)
translated = model.generate(**tokenizer(src_text, return_tensors="pt", padding=True))

for t in translated:
    print( tokenizer.decode(t, skip_special_tokens=True) )

# 期待される出力:
#     He was visibly nervous.
#     Even Tom was not convinced.

高度な使用法

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-gmq-en")
print(pipe("Han var synligt nervøs."))

# 期待される出力: He was visibly nervous.

🔧 技術詳細

このモデルは、Marian NMTフレームワークを使用してトレーニングされ、transformersライブラリを用いてpyTorchに変換されています。トレーニングデータはOPUSから取得され、SentencePieceを用いてトークン化されています。

📄 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。

🔍 ベンチマーク

• テストセット翻訳結果: opusTCv20210807+bt_transformer - big_2022 - 03 - 09.test.txt
• テストセットスコア: opusTCv20210807+bt_transformer - big_2022 - 03 - 09.eval.txt
• ベンチマーク結果: benchmark_results.txt
• ベンチマーク出力: benchmark_translations.zip

🙏 謝辞

この研究は、[European Language Grid](https://www.european - language - grid.eu/)の[pilot project 2866](https://live.european - language - grid.eu/catalogue/#/resource/projects/2866)、[FoTranプロジェクト](https://www.helsinki.fi/en/researchgroups/natural - language - understanding - with - cross - lingual - grounding)（欧州研究評議会（ERC）による欧州連合のHorizon 2020研究・イノベーションプログラム（助成契約番号771113）による資金提供を受けています）、およびMeMADプロジェクト（欧州連合のHorizon 2020研究・イノベーションプログラム（助成契約番号780069）による資金提供を受けています）によって支援されています。また、フィンランドのCSC -- IT Center for Scienceが提供する寛大な計算資源とITインフラストラクチャに感謝します。