Opus Mt Tc Big En Bg

🚀 opus-mt-tc-big-en-bg

このモデルは、英語（en）からブルガリア語（bg）への翻訳を行うためのニューラル機械翻訳モデルです。OPUS-MTプロジェクトの一部として、世界中の多くの言語に対して機械翻訳モデルを広く利用可能にする取り組みの一環です。

🚀 クイックスタート

このモデルは、英語からブルガリア語への翻訳を行うためのニューラル機械翻訳モデルです。以下に、使用方法の例を示します。

✨ 主な機能

• 英語からブルガリア語への高精度な翻訳を提供します。
• 多くの言語に対応したOPUS-MTプロジェクトの一部です。
• Hugging Faceのtransformersライブラリを使用してPyTorchに変換されています。

📦 インストール

このモデルを使用するには、Hugging Faceのtransformersライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

src_text = [
    "2001 is the year when the 21st century begins.",
    "This is Copacabana!"
]

model_name = "pytorch-models/opus-mt-tc-big-en-bg"
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) )

# expected output:
#     2001 е годината, в която започва 21-ви век.
#     Това е Копакабана!

高度な使用法

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-en-bg")
print(pipe("2001 is the year when the 21st century begins."))

# expected output: 2001 е годината, в която започва 21-ви век.

📚 ドキュメント

モデル情報

ベンチマーク

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
• ポート時間: Wed Apr 13 16:29:32 EEST 2022
• ポートマシン: LM0-400-22516.local

🔧 技術詳細

このモデルは、Marian NMTという効率的なNMT実装を使用して訓練されています。訓練データはOPUSから取得され、訓練パイプラインはOPUS-MT-trainの手順を使用しています。

📄 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。

引用

@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",
}