/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
57,3 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
marian · dense

marefa-mt-en-ar

ПереводТекст → текст4 профессии

MarianMT-модель Marefa переводит текст с английского на арабский с поддержкой дополнительных арабских букв для передачи английских звуков.

129скачиваний за 30 дней16лайковвеса обновлены22 сен 2021

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

marefa-nlp/marefa-mt-en-ar — модель машинного перевода, разработанная проектом موسوعة المعرفة (Marefa Encyclopedia), для перевода с английского на арабский. Она построена на архитектуре MarianMT, содержит 57,3 млн параметров и принимает текстовые последовательности длиной до 512 токенов.

Модель обучена для английско-арабского перевода и поддерживает дополнительные арабские буквы, например پ и گ, чтобы передавать особенности произношения английских звуков. Для использования нужны Transformers и SentencePiece. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений.

Сценарии применения

  • перевод английских текстов на арабский
  • локализация англоязычных материалов для арабоязычной аудитории
  • перевод коротких фраз с передачей английских звуков дополнительными арабскими буквами

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; модель предназначена для перевода с английского на арабский, а качество на иных направлениях не заявлено.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Marefa-Mt-En-Ar

نموذج المعرفة للترجمة الآلية من الإنجليزية للعربية

Model description

This is a model for translating English to Arabic. The special about this model that is take into considration the using of additional Arabic characters like پ or گ.

عن النموذج

هذا النموذج للترجمة الآلية من اللغة الإنجليزية إلى اللغة العربية, هو أول نماذج الترجمة الآلية التي تصدر تحت رعاية موسوعة المعرفة

يتميز هذا النموذج عن غيره من النماذج بدعمه لحروف الأبجدية العربية الإضافية لتمييز الصوتيات الخاصة في اللغة الإنجليزية مثل پ , گ.

يمكنك زيارة هذه الصفحة لمعرفة أكثر عن أسلوب إستخدام هذه الحروف الأبجدية العربية

How to use كيفية الإستخدام

Install transformers and sentencepiece (python >= 3.6)

$ pip3 install transformers==4.3.0 sentencepiece==0.1.95 nltk==3.5 protobuf==3.15.3 torch==1.7.1

If you are using Google Colab, please restart your runtime after installing the packages.


from transformers import MarianTokenizer, MarianMTModel
mname = "marefa-nlp/marefa-mt-en-ar"
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(mname)
model = MarianMTModel.from_pretrained(mname)

# English Sample Text
input = "President Putin went to the presidential palace in the capital, Kiev"

translated_tokens = model.generate(**tokenizer.prepare_seq2seq_batch([input], return_tensors="pt"))
translated_text = [tokenizer.decode(t, skip_special_tokens=True) for t in translated_tokens]

# translated Arabic Text
print(translated_text)
# ذهب الرئيس پوتن إلى القصر الرئاسي في العاصمة كييڤ

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MarianMTModel
Ревизия весов
7152be2

0 моделей