license: mit
language:
- gl
- es
- en
- eu
- ca
metrics:
- bleu average (Flores): 25.1
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Descrición do Modelo
Modelo feito con OpenNMT-py 3.2 para as línguas do Reino de España e inglés utilizando unha arquitectura transformer. O modelo foi transformado para o formato da ctranslate2.
Como usar este Modelo
- Instalar o Python 3.9
- Instalar o ctranslate 3.2
- Instalar o subword_nmt:
pip install subword-nmt
- Traducir un input.txt utilizando o modelo cos seguintes comandos:
perl tokenizer.perl < input.txt > input.tok
subword_nmt.apply_bpe -c ./bpe/es.bpe < input.tok > input.bpe
python3 translate.py ./ct2-multi input.bpe > output.txt
': sed -i 's/@@ //g' output.txt
Adestramento
No adestramento, utilizamos córpora auténticos e sintéticos do ProxectoNós. Os primeiros son córpora de traducións feitas directamente por tradutores humanos. É importante salientar que a pesar destes textos seren feitos por humanos, non están libres de erros lingüísticos. Os segundos son córpora de traducións español-portugués, que convertemos en español-galego a través da tradución automática portugués-galego con Opentrad/Apertium e transliteración para palabras fóra de vocabulario.
Procedemento de adestramento
Tokenización dos datasets feita co tokenizador (tokenizer.pl) de linguakit que foi modificado para evitar o salto de liña por token do ficheiro orixinal.
O vocabulario BPE para os modelos foi xerado a través do script learn_bpe.py da OpenNMT
Avaliación
A avaliación BLEU dos modelos é feita cunha mistura de tests desenvolvidos internamente (gold1, gold2, test-suite) con outros datasets disponíbeis en galego (Flores).
| ca-en | ca-es | ca-eu | ca-gl | en-ca | en-es | en-eu | en-gl | es-ca | es-en | es-eu | eu-es | es-gl | eu-ca | eu-en | eu-gl | gl-ca | gl-en | gl-es | gl-eu | AVERAGE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 39.6 | 23.6 | 16.3 | 30.9 | 39.8 | 24.5 | 18.6 | 31.9 | 22.9 | 24.6 | 13.0 | 17.8 | 22.0 | 23.0 | 26.1 | 21.5 | 30.9 | 34.9 | 23.7 | 16.4 | 25.1 |
| Licenzas do Modelo |
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Copyright (c) 2023 Proxecto Nós
Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
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Financiamento
Esta investigación foi financiada polo proxecto "Nós: o galego na sociedade e economía da intelixencia artificial", resultado dun acordo entre a Xunta de Galicia e a Universidade de Santiago de Compostela, o que resultou no subsidio ED431G2019/04 da Consellaría de Educación, Universidade e Formación Profesional da Galiza, e polo Fondo Europeo de Desenvolvemento Rexional (programa ERDF/FEDER), e Grupos de Referencia: ED431C 2020/21.
Citar este traballo
Se utilizar este modelo no seu traballo, cite por favor así:
Daniel Bardanca Outeirinho, Pablo Gamallo Otero, Iria de-Dios-Flores, and José Ramom Pichel Campos. 2024. Exploring the effects of vocabulary size in neural machine translation: Galician as a target language. In Proceedings of the 16th International Conference on Computational Processing of Portuguese, pages 600–604, Santiago de Compostela, Galiza. Association for Computational Lingustics.