/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
184 млн
Архитектура
t5 · dense
Базовая модель
AraT5v2-base-1024
Библиотека
transformers
Опубликована
11 авг 2025

Masrawy-BiLingual-v1

ПереводТекст → текст3 профессии

Модель T5 для двустороннего перевода между современным литературным арабским и египетским арабским диалектом.

52скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены17 апр 2026

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

Masrawy-BiLingual-v1 — модель перевода между современным литературным арабским языком (MSA) и египетским арабским диалектом, созданная на базе UBC-NLP/AraT5v2-base-1024. Это модель семейства T5 с архитектурой encoder-decoder и примерно 183,7 млн параметров; она дообучена на 360 000 предложениях для перевода в обоих направлениях. Для выбора направления перевода к входному тексту нужно добавлять соответствующий суффикс.

Модель предназначена для перевода разговорных и повседневных фраз, деловой переписки, образовательных материалов и текстов о развлечениях между MSA и египетским диалектом. В карточке приведены результаты оценки BLEU, METEOR и chrF на тестовых примерах для обоих направлений. В метаданных указаны библиотека Transformers и лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Перевод фраз с литературного арабского на египетский диалект
  • Перевод египетской разговорной речи на литературный арабский
  • Локализация деловых писем и объявлений для египетской аудитории
  • Преобразование египетских диалогов в литературный арабский для учебных материалов

Ограничения

Направление перевода нужно задавать суффиксом во входном тексте. Оценка в карточке основана на описанных тестовых наборах и сама по себе не гарантирует качество на других темах и стилях.

Для каких профессий подходит3

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

Masrawy-BiLingual-v1

Masrawy-BiLingual-v1 is a bidirectional Arabic translation model designed to translate between Modern Standard Arabic (MSA) and Egyptian Arabic. This model was trained on a total of 360,000 sentences, covering both directions (MSA → Egyptian and Egyptian → MSA).


Evaluation Dataset

The model was evaluated using held-out test sets consisting of diverse, high-quality sentences in both MSA and Egyptian Arabic. The evaluation datasets included:

  • 150 general conversational sentences covering everyday topics.
  • 50 business and professional sentences including emails, reports, and announcements.
  • 50 science and educational sentences covering basic scientific concepts and educational content.
  • 50 entertainment and media sentences including movie, TV, and music contexts.
  • 20 multi-sentence examples for each category (assorted topics) to test contextual translation quality.

This resulted in thousands of sentences across various domains to comprehensively assess the model's performance in realistic scenarios.


Evaluation Results

The model was evaluated on the above test sets for both translation directions. The results are as follows:

TaskBLEUMETEORCHRF
MSA → Egyptian0.58060.769081.02
Egyptian → MSA0.58420.790179.83

These metrics indicate strong performance in both directions for Egyptian↔MSA translation.


Usage

When using the model, it is important to append a postfix to the input text to indicate the desired translation direction:

  • To translate to Egyptian Arabic, append <arz> to the input.
  • To translate to MSA, append <ar> to the input.

Example in Python (using Hugging Face translation pipeline)

from transformers import pipeline

model_name = "oddadmix/Masrawy-BiLingual-v1"
translator = pipeline("translation", model=model_name, tokenizer=model_name)

# Example: Translate MSA → Egyptian
input_text = "أنا أحب القراءة في المكتبة. <arz>"
translation = translator(input_text)[0]['translation_text']
print("MSA → Egyptian:", translation)

# Example: Translate Egyptian → MSA
input_text = "أنا بحب أقرا في المكتبة. <ar>"
translation = translator(input_text)[0]['translation_text']
print("Egyptian → MSA:", translation)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов
f2412b7

0 моделей