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一口气发布1008种机器翻译模型,GitHub最火NLP项目大更新:涵盖140种语言组合

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本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

现在,你可以用 GitHub 上最火的 NLP 项目做机器翻译了。

没错,就是 Hugging Face (抱抱脸)标星 26.9k 的 Transformer 项目。在最新更新的版本里,抱抱脸发布了 1008 种模型,正式涉足机器翻译领域。

一口气发布1008种机器翻译模型,GitHub最火NLP项目大更新

模型涵盖 140 种不同语言组合,中文翻英文,英文译法语,法语翻阿拉伯语……还能一对多翻译。

就像这样:

一口气发布1008种机器翻译模型,GitHub最火NLP项目大更新

抱抱脸创始人 Clement Delangue 表示:

全世界有那么多人在使用我们的开源项目,越来越多使用不同语言的人聚集在NLP社区。

这让我们意识到,应该在模型中提供更多其他语言的接入,同时也提供翻译。

1008种机器翻译模型

据抱抱脸介绍,这1000+模型,是研究人员使用无监督学习和 OPUS 数据集训练的。

OPUS 项目来自赫尔辛基大学及其全球合作伙伴,旨在收集和开源各种语言数据集,尤其是低资源(小语种)语言数据集。

部分模型

并且,抱抱脸也在 Transformer 项目中增加了喜闻乐见的 Seq2Seq 模型。

比如谷歌 AI 的 T5,Facebook 的 BART

使用方法,一如既往的简单。

比如用 opus-mt-en-ROMANCE 这个模型同时进行英语翻法语、英语翻葡萄牙语和英语翻西班牙语,一个 API 就搞定了。

一口气发布1008种机器翻译模型,GitHub最火NLP项目大更新

就有网友评价道:节约时间的利器。

一口气发布1008种机器翻译模型,GitHub最火NLP项目大更新

关于 Hugging Face Transformer

抱抱脸的 Transformer Python 库目前已有超过 50 万 pip 安装量,SQuAD排行榜上的最佳语言模型们通通被收编其中。

比如谷歌 AI 的 BERT、XLNet,Facebook AI 的 RoBERTa,OpenAI 的 GPT-2。

使用简单,只需一个 import。

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支持 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 之间的深度互操作。

还有在线 Demo 供你实时调戏。

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这样的万星项目,NLPer 用了都说好。

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这就用起来?

传送门

GitHub 项目:https://github.com/huggingface/transformers

作者:鱼羊_量子位
原文链接:https://www.toutiao.com/i6828096148079641091/

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