1008 個の機械翻訳モデルが一挙にリリース、GitHub で最も人気のある NLP プロジェクトがアップデート: 140 の言語の組み合わせをカバー

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GitHub で最も人気のある NLP プロジェクトを機械翻訳に使用できるようになりました。

はい、 26.9k 個の星が付いた Hugging Face Transformer プロジェクトです。最新のアップデートバージョンでは、Baobaolianは1008モデルをリリースし、正式に機械翻訳の分野に参入しました。

このモデルは、中国語から英語、英語からフランス語、フランス語からアラビア語など、140 種類の言語の組み合わせをカバーしており、1 対多の翻訳も可能です。

このような：

HugFaceの創設者クレメント・デラング氏はこう語った。

私たちのオープンソース プロジェクトを利用している人は世界中にたくさんおり、NLP コミュニティにはさまざまな言語を話す人々がますます集まっています。

これにより、モデル内で他の言語へのアクセスを提供するだけでなく、翻訳も提供する必要があることがわかりました。

1008 個の機械翻訳モデル

Baobaolian 氏によると、これらの 1,000 以上のモデルは、教師なし学習とOPUS データセットを使用して研究者によってトレーニングされたとのことです。

OPUS プロジェクトは、ヘルシンキ大学とその世界的なパートナーによって立ち上げられ、さまざまな言語データセット、特にリソースの少ない (少数言語) データセットを収集してオープンソース化することを目的としています。

△部分モデル

さらに、HugFace は人気の Seq2Seq モデルを Transformer プロジェクトに追加しました。

たとえば、Google AI のT5や Facebook のBART などです。

使い方は相変わらず簡単です。

たとえば、 opus-mt-en-ROMANCEモデルを使用すると、1 つの API で英語をフランス語に、英語をポルトガル語に、英語をスペイン語に同時に翻訳できます。

一部のネットユーザーは「時間を節約するのに最適なツールだ」とコメントした。

ハグフェイストランスフォーマーについて

HugFace の Transformer Python ライブラリには現在 500,000 を超える pip インストールがあり、SQuAD リーダーボード上のすべての最高の言語モデルが含まれています。

たとえば、Google AI の BERT、XLNet、Facebook AI の RoBERTa、OpenAI の GPT-2 などです。

使い方は簡単で、必要なインポートは 1 回だけです。

TensorFlow 2.0 と PyTorch 間の深い相互運用性をサポートします。

リアルタイムでプレイできるオンラインデモもあります。

この Wanxing プロジェクトを使用した NLP ユーザーは皆、これが良いと言っています。

今すぐ使いますか？

ポータル

GitHub プロジェクト: https://github.com/huggingface/transformers