Opus Mt Itc Itc
支持多种意大利语族语言之间互译的Transformer模型,由Helsinki-NLP团队开发
下载量 27
发布时间 : 3/2/2022
模型简介
该模型专门用于意大利语族内部各语言之间的机器翻译任务,采用Transformer架构,支持包括意大利语、法语、西班牙语、葡萄牙语等33种语言互译。
模型特点
多语言互译
支持33种意大利语族语言之间的任意互译
标准化预处理
采用标准化+SentencePiece分词(spm32k)的预处理方案
目标语言标识
通过添加>>id<<语言代码前缀实现多语言目标控制
模型能力
意大利语族内部互译
多语言机器翻译
跨语言文本转换
使用案例
语言服务
多语言文档翻译
在意大利语族语言之间进行文档自动翻译
BLEU分数40.8,chrF2分数0.599
跨语言交流辅助
帮助说不同意大利语族语言的人进行沟通
教育研究
语言学习辅助
为学习意大利语族语言的学生提供翻译参考
🚀 itc-itc翻译模型
本项目是一个用于意大利语族语言之间翻译的模型,支持多种意大利语族语言的互译,具有广泛的适用性和一定的翻译质量。
✨ 主要特性
- 多语言支持:支持多种意大利语族语言的翻译,包括但不限于意大利语、西班牙语、葡萄牙语等。
- 模型类型:采用Transformer模型架构。
- 预处理:进行了归一化处理,并使用SentencePiece(spm32k,spm32k)。
📦 模型信息
属性 | 详情 |
---|---|
模型类型 | Transformer |
源语言组 | 意大利语族语言 |
目标语言组 | 意大利语族语言 |
源语言 | arg ast bjn cat cos egl fra frm_Latn gcf_Latn glg hat ind ita lad lad_Latn lat_Grek lat_Latn lij lld_Latn lmo mwl oci pap pcd pms por roh ron scn spa srd vec wln zsm_Latn |
目标语言 | arg ast bjn cat cos egl fra frm_Latn gcf_Latn glg hat ind ita lad lad_Latn lat_Grek lat_Latn lij lld_Latn lmo mwl oci pap pcd pms por roh ron scn spa srd vec wln zsm_Latn |
预处理 | 归一化 + SentencePiece(spm32k,spm32k) |
初始语言标记要求 | 需要以 >>id<< (id = 有效的目标语言ID)形式的句子初始语言标记 |
原始权重下载 | opus-2020-07-07.zip |
测试集翻译 | opus-2020-07-07.test.txt |
测试集分数 | opus-2020-07-07.eval.txt |
OPUS说明文档 | itc-itc |
📚 基准测试
测试集 | BLEU | chr-F |
---|---|---|
Tatoeba-test.arg-fra.arg.fra | 40.8 | 0.501 |
Tatoeba-test.arg-spa.arg.spa | 59.9 | 0.739 |
Tatoeba-test.ast-fra.ast.fra | 45.4 | 0.628 |
Tatoeba-test.ast-por.ast.por | 100.0 | 1.000 |
Tatoeba-test.ast-spa.ast.spa | 46.8 | 0.636 |
Tatoeba-test.cat-fra.cat.fra | 51.6 | 0.689 |
Tatoeba-test.cat-ita.cat.ita | 49.2 | 0.699 |
Tatoeba-test.cat-por.cat.por | 48.0 | 0.688 |
Tatoeba-test.cat-ron.cat.ron | 35.4 | 0.719 |
Tatoeba-test.cat-spa.cat.spa | 69.0 | 0.826 |
Tatoeba-test.cos-fra.cos.fra | 22.3 | 0.383 |
Tatoeba-test.cos-pms.cos.pms | 3.4 | 0.199 |
Tatoeba-test.egl-fra.egl.fra | 9.5 | 0.283 |
Tatoeba-test.egl-ita.egl.ita | 3.0 | 0.206 |
Tatoeba-test.egl-spa.egl.spa | 3.7 | 0.194 |
Tatoeba-test.fra-arg.fra.arg | 3.8 | 0.090 |
Tatoeba-test.fra-ast.fra.ast | 25.9 | 0.457 |
Tatoeba-test.fra-cat.fra.cat | 42.2 | 0.637 |
Tatoeba-test.fra-cos.fra.cos | 3.3 | 0.185 |
Tatoeba-test.fra-egl.fra.egl | 2.2 | 0.120 |
Tatoeba-test.fra-frm.fra.frm | 1.0 | 0.191 |
Tatoeba-test.fra-gcf.fra.gcf | 0.2 | 0.099 |
Tatoeba-test.fra-glg.fra.glg | 40.5 | 0.625 |
Tatoeba-test.fra-hat.fra.hat | 22.6 | 0.472 |
Tatoeba-test.fra-ita.fra.ita | 46.7 | 0.679 |
Tatoeba-test.fra-lad.fra.lad | 15.9 | 0.345 |
Tatoeba-test.fra-lat.fra.lat | 2.9 | 0.247 |
Tatoeba-test.fra-lij.fra.lij | 1.0 | 0.201 |
Tatoeba-test.fra-lld.fra.lld | 1.1 | 0.257 |
Tatoeba-test.fra-lmo.fra.lmo | 1.2 | 0.241 |
Tatoeba-test.fra-msa.fra.msa | 0.4 | 0.111 |
Tatoeba-test.fra-oci.fra.oci | 7.3 | 0.322 |
Tatoeba-test.fra-pap.fra.pap | 69.8 | 0.912 |
Tatoeba-test.fra-pcd.fra.pcd | 0.6 | 0.144 |
Tatoeba-test.fra-pms.fra.pms | 1.0 | 0.181 |
Tatoeba-test.fra-por.fra.por | 39.7 | 0.619 |
Tatoeba-test.fra-roh.fra.roh | 5.7 | 0.286 |
Tatoeba-test.fra-ron.fra.ron | 36.4 | 0.591 |
Tatoeba-test.fra-scn.fra.scn | 2.1 | 0.101 |
Tatoeba-test.fra-spa.fra.spa | 47.5 | 0.670 |
Tatoeba-test.fra-srd.fra.srd | 2.8 | 0.306 |
Tatoeba-test.fra-vec.fra.vec | 3.0 | 0.345 |
Tatoeba-test.fra-wln.fra.wln | 3.5 | 0.212 |
Tatoeba-test.frm-fra.frm.fra | 11.4 | 0.472 |
Tatoeba-test.gcf-fra.gcf.fra | 7.1 | 0.267 |
Tatoeba-test.gcf-lad.gcf.lad | 0.0 | 0.170 |
Tatoeba-test.gcf-por.gcf.por | 0.0 | 0.230 |
Tatoeba-test.gcf-spa.gcf.spa | 13.4 | 0.314 |
Tatoeba-test.glg-fra.glg.fra | 54.7 | 0.702 |
Tatoeba-test.glg-ita.glg.ita | 40.1 | 0.661 |
Tatoeba-test.glg-por.glg.por | 57.6 | 0.748 |
Tatoeba-test.glg-spa.glg.spa | 70.0 | 0.817 |
Tatoeba-test.hat-fra.hat.fra | 14.2 | 0.419 |
Tatoeba-test.hat-spa.hat.spa | 17.9 | 0.449 |
Tatoeba-test.ita-cat.ita.cat | 51.0 | 0.693 |
Tatoeba-test.ita-egl.ita.egl | 1.1 | 0.114 |
Tatoeba-test.ita-fra.ita.fra | 58.2 | 0.727 |
Tatoeba-test.ita-glg.ita.glg | 41.7 | 0.652 |
Tatoeba-test.ita-lad.ita.lad | 17.5 | 0.419 |
Tatoeba-test.ita-lat.ita.lat | 7.1 | 0.294 |
Tatoeba-test.ita-lij.ita.lij | 1.0 | 0.208 |
Tatoeba-test.ita-msa.ita.msa | 0.9 | 0.115 |
Tatoeba-test.ita-oci.ita.oci | 12.3 | 0.378 |
Tatoeba-test.ita-pms.ita.pms | 1.6 | 0.182 |
Tatoeba-test.ita-por.ita.por | 44.8 | 0.665 |
Tatoeba-test.ita-ron.ita.ron | 43.3 | 0.653 |
Tatoeba-test.ita-spa.ita.spa | 56.6 | 0.733 |
Tatoeba-test.ita-vec.ita.vec | 2.0 | 0.187 |
Tatoeba-test.lad-fra.lad.fra | 30.4 | 0.458 |
Tatoeba-test.lad-gcf.lad.gcf | 0.0 | 0.163 |
Tatoeba-test.lad-ita.lad.ita | 12.3 | 0.426 |
Tatoeba-test.lad-lat.lad.lat | 1.6 | 0.178 |
Tatoeba-test.lad-por.lad.por | 8.8 | 0.394 |
Tatoeba-test.lad-ron.lad.ron | 78.3 | 0.717 |
Tatoeba-test.lad-spa.lad.spa | 28.3 | 0.531 |
Tatoeba-test.lat-fra.lat.fra | 9.4 | 0.300 |
Tatoeba-test.lat-ita.lat.ita | 20.0 | 0.421 |
Tatoeba-test.lat-lad.lat.lad | 3.8 | 0.173 |
Tatoeba-test.lat-por.lat.por | 13.0 | 0.354 |
Tatoeba-test.lat-ron.lat.ron | 14.0 | 0.358 |
Tatoeba-test.lat-spa.lat.spa | 21.8 | 0.436 |
Tatoeba-test.lij-fra.lij.fra | 13.8 | 0.346 |
Tatoeba-test.lij-ita.lij.ita | 14.7 | 0.442 |
Tatoeba-test.lld-fra.lld.fra | 18.8 | 0.428 |
Tatoeba-test.lld-spa.lld.spa | 11.1 | 0.377 |
Tatoeba-test.lmo-fra.lmo.fra | 11.0 | 0.329 |
Tatoeba-test.msa-fra.msa.fra | 0.8 | 0.129 |
Tatoeba-test.msa-ita.msa.ita | 1.1 | 0.138 |
Tatoeba-test.msa-msa.msa.msa | 19.1 | 0.453 |
Tatoeba-test.msa-pap.msa.pap | 0.0 | 0.037 |
Tatoeba-test.msa-por.msa.por | 2.4 | 0.155 |
Tatoeba-test.msa-ron.msa.ron | 1.2 | 0.129 |
Tatoeba-test.msa-spa.msa.spa | 1.0 | 0.139 |
Tatoeba-test.multi.multi | 40.8 | 0.599 |
Tatoeba-test.mwl-por.mwl.por | 35.4 | 0.561 |
Tatoeba-test.oci-fra.oci.fra | 24.5 | 0.467 |
Tatoeba-test.oci-ita.oci.ita | 23.3 | 0.493 |
Tatoeba-test.oci-spa.oci.spa | 26.1 | 0.505 |
Tatoeba-test.pap-fra.pap.fra | 31.0 | 0.629 |
Tatoeba-test.pap-msa.pap.msa | 0.0 | 0.051 |
Tatoeba-test.pcd-fra.pcd.fra | 13.8 | 0.381 |
Tatoeba-test.pcd-spa.pcd.spa | 2.6 | 0.227 |
Tatoeba-test.pms-cos.pms.cos | 3.4 | 0.217 |
Tatoeba-test.pms-fra.pms.fra | 13.4 | 0.347 |
Tatoeba-test.pms-ita.pms.ita | 13.0 | 0.373 |
Tatoeba-test.pms-spa.pms.spa | 13.1 | 0.374 |
Tatoeba-test.por-ast.por.ast | 100.0 | 1.000 |
Tatoeba-test.por-cat.por.cat | 45.1 | 0.673 |
Tatoeba-test.por-fra.por.fra | 52.5 | 0.698 |
Tatoeba-test.por-gcf.por.gcf | 16.0 | 0.128 |
Tatoeba-test.por-glg.por.glg | 57.6 | 0.750 |
Tatoeba-test.por-ita.por.ita | 50.1 | 0.710 |
Tatoeba-test.por-lad.por.lad | 15.7 | 0.341 |
Tatoeba-test.por-lat.por.lat | 11.1 | 0.362 |
Tatoeba-test.por-msa.por.msa | 2.4 | 0.136 |
Tatoeba-test.por-mwl.por.mwl | 30.5 | 0.559 |
Tatoeba-test.por-roh.por.roh | 0.0 | 0.132 |
Tatoeba-test.por-ron.por.ron | 40.0 | 0.632 |
Tatoeba-test.por-spa.por.spa | 58.6 | 0.756 |
Tatoeba-test.roh-fra.roh.fra | 23.1 | 0.564 |
Tatoeba-test.roh-por.roh.por | 21.4 | 0.347 |
Tatoeba-test.roh-spa.roh.spa | 19.8 | 0.489 |
Tatoeba-test.ron-cat.ron.cat | 59.5 | 0.854 |
Tatoeba-test.ron-fra.ron.fra | 47.4 | 0.647 |
Tatoeba-test.ron-ita.ron.ita | 45.7 | 0.683 |
Tatoeba-test.ron-lad.ron.lad | 44.2 | 0.712 |
Tatoeba-test.ron-lat.ron.lat | 14.8 | 0.449 |
Tatoeba-test.ron-msa.ron.msa | 1.2 | 0.098 |
Tatoeba-test.ron-por.ron.por | 42.7 | 0.650 |
Tatoeba-test.ron-spa.ron.spa | 50.4 | 0.686 |
Tatoeba-test.scn-fra.scn.fra | 2.4 | 0.180 |
Tatoeba-test.scn-spa.scn.spa | 5.1 | 0.212 |
Tatoeba-test.spa-arg.spa.arg | 10.8 | 0.267 |
Tatoeba-test.spa-ast.spa.ast | 24.6 | 0.514 |
Tatoeba-test.spa-cat.spa.cat | 61.6 | 0.783 |
Tatoeba-test.spa-egl.spa.egl | 2.2 | 0.106 |
Tatoeba-test.spa-fra.spa.fra | 51.1 | 0.683 |
Tatoeba-test.spa-gcf.spa.gcf | 7.8 | 0.067 |
Tatoeba-test.spa-glg.spa.glg | 62.8 | 0.776 |
Tatoeba-test.spa-hat.spa.hat | 16.6 | 0.398 |
Tatoeba-test.spa-ita.spa.ita | 51.8 | 0.718 |
Tatoeba-test.spa-lad.spa.lad | 14.6 | 0.393 |
Tatoeba-test.spa-lat.spa.lat | 21.5 | 0.486 |
Tatoeba-test.spa-lld.spa.lld | 2.0 | 0.222 |
Tatoeba-test.spa-msa.spa.msa | 0.8 | 0.113 |
Tatoeba-test.spa-oci.spa.oci | 10.3 | 0.377 |
Tatoeba-test.spa-pcd.spa.pcd | 0.9 | 0.115 |
Tatoeba-test.spa-pms.spa.pms | 1.5 | 0.194 |
Tatoeba-test.spa-por.spa.por | 49.4 | 0.698 |
Tatoeba-test.spa-roh.spa.roh | 4.6 | 0.261 |
Tatoeba-test.spa-ron.spa.ron | 39.1 | 0.618 |
Tatoeba-test.spa-scn.spa.scn | 2.0 | 0.113 |
Tatoeba-test.spa-wln.spa.wln | 8.7 | 0.295 |
Tatoeba-test.srd-fra.srd.fra | 6.7 | 0.369 |
Tatoeba-test.vec-fra.vec.fra | 59.9 | 0.608 |
Tatoeba-test.vec-ita.vec.ita | 14.2 | 0.405 |
Tatoeba-test.wln-fra.wln.fra | 8.9 | 0.344 |
Tatoeba-test.wln-spa.wln.spa | 9.6 | 0.298 |
🔧 系统信息
- Hugging Face名称:itc-itc
- 源语言:itc
- 目标语言:itc
- OPUS说明文档URL:https://github.com/Helsinki-NLP/Tatoeba-Challenge/tree/master/models/itc-itc/README.md
- 原始仓库:Tatoeba-Challenge
- 标签:['translation']
- 支持语言:['it', 'ca', 'rm', 'es', 'ro', 'gl', 'sc', 'co', 'wa', 'pt', 'oc', 'an', 'id', 'fr', 'ht', 'itc']
- 源语言成分:{'ita', 'cat', 'roh', 'spa', 'pap', 'bjn', 'lmo', 'mwl', 'lij', 'lat_Latn', 'lad_Latn', 'pcd', 'lat_Grek', 'ext', 'ron', 'ast', 'glg', 'pms', 'zsm_Latn', 'srd', 'gcf_Latn', 'lld_Latn', 'min', 'tmw_Latn', 'cos', 'wln', 'zlm_Latn', 'por', 'egl', 'oci', 'vec', 'arg', 'ind', 'fra', 'hat', 'lad', 'max_Latn', 'frm_Latn', 'scn', 'mfe'}
- 目标语言成分:{'ita', 'cat', 'roh', 'spa', 'pap', 'bjn', 'lmo', 'mwl', 'lij', 'lat_Latn', 'lad_Latn', 'pcd', 'lat_Grek', 'ext', 'ron', 'ast', 'glg', 'pms', 'zsm_Latn', 'srd', 'gcf_Latn', 'lld_Latn', 'min', 'tmw_Latn', 'cos', 'wln', 'zlm_Latn', 'por', 'egl', 'oci', 'vec', 'arg', 'ind', 'fra', 'hat', 'lad', 'max_Latn', 'frm_Latn', 'scn', 'mfe'}
- 源语言多语言支持:True
- 目标语言多语言支持:True
- 预处理:归一化 + SentencePiece(spm32k,spm32k)
- 模型URL:https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba-MT-models/itc-itc/opus-2020-07-07.zip
- 测试集URL:https://object.pouta.csc.fi/Tatoeba-MT-models/itc-itc/opus-2020-07-07.test.txt
- 源语言ISO 639-3代码:itc
- 目标语言ISO 639-3代码:itc
- 短语言对:itc-itc
- chrF2分数:0.599
- BLEU分数:40.8
- 简洁惩罚:0.968
- 参考长度:77448.0
- 源语言名称:意大利语族语言
- 目标语言名称:意大利语族语言
- 训练日期:2020-07-07
- 源语言ISO 639-2代码:itc
- 目标语言ISO 639-2代码:itc
- 是否优先使用旧版本:False
- 长语言对:itc-itc
- Helsinki Git SHA:480fcbe0ee1bf4774bcbe6226ad9f58e63f6c535
- Transformers Git SHA:2207e5d8cb224e954a7cba69fa4ac2309e9ff30b
- 移植机器:brutasse
- 移植时间:2020-08-21-14:41
📄 许可证
本项目采用Apache-2.0许可证。
M2m100 418M
MIT
M2M100是一个多语言编码器-解码器模型,支持100种语言的9900个翻译方向
机器翻译 支持多种语言
M
facebook
1.6M
299
Opus Mt Fr En
Apache-2.0
基于Transformer的法语到英语神经机器翻译模型,由Helsinki-NLP团队开发,采用OPUS多语数据集训练。
机器翻译 支持多种语言
O
Helsinki-NLP
1.2M
44
Opus Mt Ar En
Apache-2.0
基于OPUS数据训练的阿拉伯语到英语的机器翻译模型,采用transformer-align架构
机器翻译 支持多种语言
O
Helsinki-NLP
579.41k
42
M2m100 1.2B
MIT
M2M100是一个支持100种语言的多语言机器翻译模型,可直接在9900个翻译方向之间进行翻译。
机器翻译 支持多种语言
M
facebook
501.82k
167
Indictrans2 Indic En 1B
MIT
支持25种印度语言与英语互译的1.1B参数规模机器翻译模型,由AI4Bharat项目开发
机器翻译
Transformers 支持多种语言

I
ai4bharat
473.63k
14
Opus Mt En Zh
Apache-2.0
基于Transformer架构的英汉多方言翻译模型,支持英语到13种汉语变体的翻译任务
机器翻译 支持多种语言
O
Helsinki-NLP
442.08k
367
Opus Mt Zh En
由赫尔辛基大学开发的基于OPUS语料库的中文到英语机器翻译模型
机器翻译 支持多种语言
O
Helsinki-NLP
441.24k
505
Mbart Large 50 Many To Many Mmt
基于mBART-large-50微调的多语言机器翻译模型,支持50种语言间的互译
机器翻译 支持多种语言
M
facebook
404.66k
357
Opus Mt De En
Apache-2.0
opus-mt-de-en 是一个基于 transformer-align 架构的德语到英语的机器翻译模型,由 Helsinki-NLP 团队开发。
机器翻译 支持多种语言
O
Helsinki-NLP
404.33k
44
Opus Mt Es En
Apache-2.0
这是一个基于Transformer架构的西班牙语到英语的机器翻译模型,由Helsinki-NLP团队开发。
机器翻译
Transformers 支持多种语言

O
Helsinki-NLP
385.40k
71
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98