# 非洲語言處理

基於RoBERTa架構的Amharic語言句子轉換器，用於句子相似度計算和特徵提取。

該模型是基於NLLB-200-distilled-600M微調的多語言翻譯模型，專門優化沃洛夫語、法語和英語之間的雙向翻譯。

Whosper-large-v2是一款專為塞內加爾主要語言沃洛夫語設計的尖端語音識別模型，基於OpenAI的Whisper-large-v2構建，顯著提升了詞錯誤率（WER）和字符錯誤率（CER）。

基於SpeechT5架構微調的沃洛夫語文本轉語音(TTS)模型，使用自定義分詞器適配沃洛夫語特性

該模型是基於facebook/mms-1b-all在Isma/alffa_wolof數據集上微調的版本，專為沃洛夫語自動語音識別（ASR）任務設計。

基於OpenAI Whisper模型微調的版本，專為加納低資源語言阿坎語的自動語音識別任務設計

基於bert-medium架構預訓練的阿姆哈拉語模型，參數量4050萬，在2.9億詞元上訓練，性能媲美更大規模的多語言模型。

基於wav2vec2的語音識別模型，針對阿姆哈拉語進行了音素級別的微調

基於facebook/wav2vec2-large-xlsr-53微調的語音識別模型，支持Bemba語

一個針對斯瓦希里語新聞文本進行分類的RoBERTa模型，在Google Cloud TPUv3-8上訓練完成

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m在通用語音數據集上微調的豪薩語語音識別模型

這是一個基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m微調的沃洛夫語自動語音識別模型，旨在解決沃洛夫語資源匱乏的問題。

針對沃洛夫語進行命名實體識別(NER)任務的標記分類模型，基於xlm-roberta-base在MasakhaNER數據集（沃洛夫語部分）上微調而成

該模型是在MasakhaNER數據集（斯瓦希里語部分）上微調的命名實體識別模型，適用於斯瓦希里語文本中的實體識別任務。

基於Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型微調而成的盧幹達語自動語音識別系統，在Common Voice盧幹達語數據集上取得7.53%的WER。

這是一個在超過4000萬詞符的TLMD數據集上預訓練的提格里尼亞語小型ELECTRA模型

這是一個針對提格里尼亞語預訓練的BERT基礎模型，在4000萬詞符的數據集上進行了40輪預訓練。

這是一個基於基尼亞盧旺達語數據集、採用掩碼語言建模（MLM）目標預訓練的RoBERTa模型，使用無大小寫區分標記進行預訓練。

基於XLM-RoBERTa在盧幹達語文本上微調的模型，在命名實體識別任務上表現優於基礎模型

這是一個基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m微調的豪薩語自動語音識別模型，在Common Voice 8.0數據集上訓練。

基於Transformer架構的機器翻譯模型，用於將Tsonga語(ts)翻譯為英語(en)。

這是一個針對伊博語優化的BERT模型，通過在多語言BERT基礎上微調得到，在伊博語文本處理任務中表現優於基礎多語言模型。

基於Transformer架構的機器翻譯模型，支持從Tumbuka語(tum)到法語(fr)的翻譯任務

這是一個多語言翻譯模型，支持從英語到多種班圖語系語言的翻譯，包括紹納語、祖魯語、盧旺達語等。

這是一個基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m模型在卡拜爾語數據集上微調的自動語音識別(ASR)模型

基於wav2vec2-xls-r-300m架構的豪薩語自動語音識別模型，在Common Voice 8.0豪薩語數據集上微調

基於OPUS數據集訓練的盧幹達語(lg)到瑞典語(sv)機器翻譯模型，採用transformer-align架構

基於Transformer架構的機器翻譯模型，用於從tum語言到西班牙語的翻譯任務。

這是一個針對尼日利亞皮欽語優化的BERT模型，基於多語言BERT微調而成，在命名實體識別任務上表現優於原始多語言BERT。

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m微調的斯瓦希里語自動語音識別模型，在Common Voice 8數據集上訓練

基於facebook/wav2vec2-xls-r-300m微調的豪薩語自動語音識別模型

這是一個基於多語言BERT模型微調的豪薩語BERT模型，在文本分類和命名實體識別任務上表現優於原始多語言BERT。

基於XLM-RoBERTa在阿姆哈拉語文本上微調的模型，在命名實體識別任務上表現優於原始XLM-RoBERTa