一口氣發布1008種機器翻譯模型 抱抱臉正式涉足機器翻譯領域

現在，你可以用 GitHub 上最火的 NLP 項目做機器翻譯了。沒錯，就是 Hugging Face (抱抱臉)標星 26 9k 的 Transformer 項目。在最新更新的版本

現在，你可以用 GitHub 上最火的 NLP 項目做機器翻譯了。

沒錯，就是 Hugging Face (抱抱臉)標星 26.9k 的 Transformer 項目。在最新更新的版本里，抱抱臉發布了 1008 種模型，正式涉足機器翻譯領域。

模型涵蓋 140 種不同語言組合，中文翻英文，英文譯法語，法語翻阿拉伯語……還能一對多翻譯。

就像這樣：

抱抱臉創始人 Clement Delangue 表示：

全世界有那么多人在使用我們的開源項目，越來越多使用不同語言的人聚集在NLP社區。

這讓我們意識到，應該在模型中提供更多其他語言的接入，同時也提供翻譯。

1008種機器翻譯模型

據抱抱臉介紹，這1000+模型，是研究人員使用無監督學習和 OPUS 數據集訓練的。

OPUS 項目來自赫爾辛基大學及其全球合作伙伴，旨在收集和開源各種語言數據集，尤其是低資源(小語種)語言數據集。

△部分模型

并且，抱抱臉也在 Transformer 項目中增加了喜聞樂見的 Seq2Seq 模型。

比如谷歌 AI 的 T5，Facebook 的 BART。

使用方法，一如既往的簡單。

比如用 opus-mt-en-ROMANCE 這個模型同時進行英語翻法語、英語翻葡萄牙語和英語翻西班牙語，一個 API 就搞定了。

就有網友評價道：節約時間的利器。 關于 Hugging Face Transformer

抱抱臉的 Transformer Python 庫目前已有超過 50 萬 pip 安裝量，SQuAD排行榜上的最佳語言模型們通通被收編其中。

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

使用簡單，只需一個 import。

支持 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 之間的深度互操作。

還有在線 Demo 供你實時調戲。

這樣的萬星項目，NLPer 用了都說好。

關鍵詞： 抱抱臉