Modelo feito con OpenNMT-py 3.5.2 para o par inglés-galego utilizando unha arquitectura transformer. O modelo foi transformado para o formato da ctranslate2.
Example translate.py file : Running CTranslate2 from Python
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python
1import ctranslate2
2import sys
34model = sys.argv[1]5file_name = sys.argv[2]67file=open(file_name,'r')89translator = ctranslate2.Translator(model, device="cuda")1011for line infile:12 line = line.strip()13 r = translator.translate_batch(14[line.split()], replace_unknowns=True, beam_size=5, batch_type='examples'15)16 results =' '.join(r[0].hypotheses[0])17print(results)
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).
Licenzas do Modelo
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Financiamento
This model was developed within the Nós Project, funded by the Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública - Funded by EU – NextGenerationEU within the framework of the [project ILENIA] (https://proyectoilenia.es/) with reference 2022/TL22/00215336.
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.
