Opus Mt Ko En Korean Parallel Corpora

🚀 韓語並行語料庫的opus-mt-ko-en模型

本模型是一個基於自然語言處理的翻譯模型，它以預訓練模型為基礎進行微調，可實現韓語到英語的翻譯，為語言交流提供便利。

🚀 快速開始

本模型是 Helsinki-NLP/opus-mt-ko-en 的微調版本。若想了解其創建方式的更多信息，請查看以下鏈接：https://github.com/DunnBC22/NLP_Projects/blob/main/Machine%20Translation/Korean%20to%20English%20(Korean%20Parallel%20Corpora)/Korean_Parallel_Corpora_OPUS_Translation_Project.ipynb

⚠️ 重要提示

如果生成的文本質量不佳，我在此提前表示歉意。雖然我的本意是好的，但有時技術可能會產生一些奇怪的輸出。

✨ 主要特性

• 應用目的：本模型旨在展示使用技術解決複雜問題的能力。
• 訓練和評估數據：數據集來源為 https://huggingface.co/datasets/Moo/korean-parallel-corpora 。
• 詞數統計可視化：
  • 韓語輸入詞數直方圖：
  • 英語輸入詞數直方圖：

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：2e - 05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 梯度累積步數：4
• 總訓練批次大小：32
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：6

訓練結果

• 評估損失：2.6620
• 評估BLEU分數：14.3395
• 評估ROUGE分數：
  • ROUGE - 1：0.4391
  • ROUGE - 2：0.2022
  • ROUGE - L：0.3671
  • ROUGE - Lsum：0.3671

• 訓練結果值已四捨五入到小數點後四位。

框架版本

• Transformers 4.31.0
• Pytorch 2.0.1 + cu118
• Datasets 2.14.4
• Tokenizers 0.13.3

📄 許可證

本模型使用的許可證為 Apache - 2.0。