2024 Python 计算生态七月推荐榜 第77期
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7月10日 · Python123 467 人阅读
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机器翻译(Machine Translation,简称MT)是利用计算机软件将文本从一种语言自动翻译成另一种语言的技术。它是自然语言处理(NLP)和计算语言学的一个重要分支,旨在通过算法和模型来实现多语言间的互通。机器翻译系统主要分为以下几种类型:基于规则的机器翻译、统计机器翻译、神经机器翻译、混合机器翻译,神经机器翻译是目前最先进的方法,使用深度学习技术,特别是神经网络来进行翻译,可以在端到端的训练过程中学习语言之间的复杂关系。它的翻译质量通常比其他方法要高,尤其是在处理长句子和复杂语法结构时表现优异。
2024年7月,随着自然语言处理技术的不断进步,机器翻译技术也取得了显著进步。特别推荐10款优秀的Python计算生态工具和框架,以帮助开发者了解机器翻译。
argos-translate
用Python编写的开源离线翻译库。
https://github.com/argosopentech/argos-translate
OpenNMT
开源神经机器翻译框架,支持多种模型和自定义训练。
https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py
Fairseq
Facebook
AI 提供的序列到序列学习工具包,支持多种NLP任务。
https://github.com/facebookresearch/fairseq
TextBlob
简易的NLP库,内置了语言检测和翻译功能。
https://github.com/sloria/textblob
Google T5
统一的文本到文本框架,基于Transformer架构,适用于多种NLP任务。
https://huggingface.co/google-t5
Helsinki-NLP
赫尔辛基大学语言技术研究小组提供的一些文本翻译模型。
https://huggingface.co/Helsinki-NLP
facebook nllb-200-distilled-600M
NLLB-200是一种机器翻译模型,主要用于机器翻译研究,尤其是低资源语言。它允许在200语言之间进行单句翻译。
https://huggingface.co/facebook/nllb-200-distilled-600M
utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_large_1024
常规T5模型,精确配置如下语言: ru-zh,zh-ru,en-zh,zh-en,en-ru,ru-en。
https://huggingface.co/utrobinmv/t5_translate_en_ru_zh_large_1024
allenai/wmt19-de-en-6-6-big
基于 fairseq 的wmt19
transformer的de-en 移植版本。
https://huggingface.co/allenai/wmt19-de-en-6-6-big
facebook/wmt19-en-ru
这是基于fairseq的wmt19
transformer移植版。
https://huggingface.co/facebook/wmt19-en-ru
Python3Turtle