Opus Mt Tc Big Fi En

🚀 opus-mt-tc-big-fi-en

このモデルは、フィンランド語（fi）から英語（en）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の一環です。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用することで、フィンランド語から英語への翻訳が可能です。以下に使用例を示します。

✨ 主な機能

• フィンランド語から英語への高精度な翻訳を提供します。
• Marian NMTフレームワークを用いて訓練され、効率的なNMT実装です。
• huggingface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、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 = [
    "Kolme kolmanteen on kaksikymmentäseitsemän.",
    "Heille syntyi poikavauva."
]

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

高度な使用法

from transformers import pipeline
pipe = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-tc-big-fi-en")
print(pipe("Kolme kolmanteen on kaksikymmentäseitsemän."))

📚 ドキュメント

モデル情報

ベンチマーク

引用

このモデルを使用する場合は、以下の論文を引用してください。

@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",
}

🔧 技術詳細

このモデルは、Marian NMTフレームワークを用い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の手順に従っています。

📄 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。

謝辞

この研究は、European Language Gridのpilot project 2866、FoTran project（European Research Council (ERC)によるEuropean Union’s Horizon 2020 research and innovation programmeの助成（grant agreement No 771113））、およびMeMAD project（European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation Programmeの助成（grant agreement No 780069））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が提供する計算資源とITインフラに感謝します。

モデル変換情報