Wspalign Mbert Base

🚀 WSPAlign模型

WSPAlign是一個支持多語言的詞對齊模型，可用於翻譯等相關任務。它通過大規模弱監督跨度預測進行詞對齊預訓練，為多語言處理提供了有效的解決方案。

🚀 快速開始

你可以參考 https://github.com/qiyuw/WSPAlign 和 https://github.com/qiyuw/WSPAlign.InferEval 獲取詳細信息。

📦 安裝指南

首先克隆推理倉庫：

git clone https://github.com/qiyuw/WSPAlign.InferEval.git

然後按照 https://github.com/qiyuw/WSPAlign.InferEval 中的說明安裝所需的依賴項。僅進行推理時，只需要 transformers、SpaCy 和 torch。

💻 使用示例

基礎用法

最後，運行以下示例：

python inference.py --model_name_or_path qiyuw/WSPAlign-ft-kftt --src_lang ja --src_text="私は貓が好きです。" --tgt_lang en --tgt_text="I like cats."

具體使用細節請查看 inference.py。

📄 許可證

本項目採用知識共享署名 - 非商業性使用 - 相同方式共享 4.0 國際許可協議（CC BY - NC - SA 4.0）。

📚 引用

如果WSPAlign對你的工作有幫助，請引用我們的論文：

@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",
}