M2M100 418M For GameTranslation Finetuned Zh En

🚀 游戏翻译微调模型（中文）

本项目是一个针对游戏翻译场景微调的模型，基于Facebook/M2M100进行优化，能在游戏翻译的初始机器翻译阶段提供较好的效果，尤其适用于包含修仙、武侠等特定词汇的中文游戏翻译。

🚀 快速开始

运行示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用该模型进行翻译：

from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, M2M100Tokenizer
import torch
device = torch.device("cuda") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
tokenizer = transformers.M2M100Tokenizer.from_pretrained("CadenzaBaron/M2M100-418M-for-GameTranslation-Finetuned-Zh-En")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("CadenzaBaron/M2M100-418M-for-GameTranslation-Finetuned-Zh-En")
model.to(device)
tokenizer.src_lang = "zh"
tokenizer.tgt_lang = "en"
test_string = "地阶上品遁术，施展后便可立于所持之剑上，以极快的速度自由飞行。"

inputs = tokenizer(test_string, return_tensors="pt").to(device)
translated_tokens = model.generate(**inputs, num_beams=10, do_sample=True)
translation = tokenizer.batch_decode(translated_tokens, skip_special_tokens=True)[0]

print("CH : ", test_string , " // EN : ", translation)

翻译示例对比

你可以点击这个链接查看该模型与Google Translate和DeepL的翻译对比。

✨ 主要特性

1. 标签处理准确：在翻译过程中不会打乱标签，保证游戏文本格式的正确性。
2. 专业词汇支持：具备基本的修仙、武侠词汇，能更好地处理相关游戏文本。
3. 免费使用：无需付费即可使用该模型进行翻译。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，可参考transformers库的官方安装指南来安装所需依赖。

💻 使用示例

基础用法

上述示例代码展示了如何使用该模型进行简单的中文到英文的翻译。你只需将test_string替换为你想要翻译的中文文本，即可得到相应的英文翻译结果。

高级用法

在实际应用中，你可以根据需要调整generate方法的参数，如num_beams、do_sample等，以获得更好的翻译效果。

📚 详细文档

该模型是基于Facebook/M2M100进行微调的版本，由Discord上的模组社区Amateur Modding Avenue发起。特别感谢《武林之路》（Path of Wuxia）模组团队慷慨分享他们的翻译内容，用于构建训练数据集。

模型在一个包含46000行的平行语料库上进行训练，这些语料均来自中文游戏的人工/粉丝翻译。虽然模型并不完美，但在游戏翻译的初始机器翻译阶段具有一定的优势。

🔧 技术细节

模型基于Facebook/M2M100进行微调，在特定的中文游戏翻译语料库上进行训练。训练数据主要来自多个中文游戏的人工/粉丝翻译，确保了模型对游戏相关词汇和表达方式的理解。

由于数据集是由模组团队（AMA和PoW翻译团队）的工作构建而成，他们可能不希望自己的工作被用于进一步的AI训练，因此数据集不会公开或共享。

📄 许可证

本项目采用CC BY-NC 4.0许可证。