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license: mit |
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language: |
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- gl |
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metrics: |
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- bleu (Gold1): 35.4 |
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- bleu (Gold2): 44.9 |
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- bleu (Flores): 32.3 |
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- bleu (Test-suite): 41.5 |
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**English text [here](https://huggingface.co/proxectonos/NOS-MT-OpenNMT-en-gl/blob/main/README_English.md)** |
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**Descrición do Modelo** |
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Modelo feito con OpenNMT-py 3.2 para o par español-galego utilizando unha arquitectura transformer. O modelo foi transformado para o formato da ctranslate2. |
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**Como traducir con este Modelo** |
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+ Instalar o [Python 3.9](https://www.python.org/downloads/release/python-390/) |
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+ Instalar o [ctranslate 3.2](https://github.com/OpenNMT/CTranslate2) |
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+ Traducir un input_text utilizando o modelo NOS-MT-en-gl co seguinte comando: |
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```bash |
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perl tokenizer.perl < input.txt > input.tok |
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``` |
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```bash |
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subword_nmt.apply_bpe -c ./bpe/es.bpe < input.tok > input.bpe |
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``` |
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```bash |
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python3 translate.py ./ct2-en-gl_12L input.bpe > output.txt |
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``` |
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```bash |
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sed -i 's/@@ //g' output.txt |
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``` |
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**Adestramento** |
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No adestramento, utilizamos córpora auténticos e sintéticos do [ProxectoNós](https://github.com/proxectonos/corpora). 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. |
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**Procedemento de adestramento** |
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+ Tokenización dos datasets feita co tokenizador (tokenizer.pl) de [linguakit](https://github.com/citiususc/Linguakit) que foi modificado para evitar o salto de liña por token do ficheiro orixinal. |
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+ O vocabulario BPE para os modelos foi xerado a través do script [learn_bpe.py](https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py/blob/master/tools/learn_bpe.py) da OpenNMT |
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**Avaliación** |
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A avaliación BLEU dos modelos é feita cunha mistura de tests desenvolvidos internamente (gold1, gold2, test-suite) con outros datasets disponíbeis en galego (Flores). |
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| GOLD 1 | GOLD 2 | FLORES | TEST-SUITE| |
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| ------------- |:-------------:| -------:|----------:| |
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| 35.5 | 44.5 | 32.4 | 41.4 | |
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**Licenzas do Modelo** |
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MIT License |
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Copyright (c) 2023 Proxecto Nós |
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Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy |
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of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal |
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in the Software without restriction, including without limitation the rights |
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furnished to do so, subject to the following conditions: |
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The above copyright notice and this permission notice shall be included in all |
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copies or substantial portions of the Software. |
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THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR |
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AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER |
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LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, |
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OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE |
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SOFTWARE. |
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**Financiamento** |
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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. |
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**Citar este traballo** |
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Se utilizar este modelo no seu traballo, cite por favor así: |
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Daniel Bardanca Outeirinho, Pablo Gamallo Otero, Iria de-Dios-Flores, and José Ramom Pichel Campos. 2024. |
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Exploring the effects of vocabulary size in neural machine translation: Galician as a target language. |
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In Proceedings of the 16th International Conference on Computational Processing of Portuguese, pages 600–604, |
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Santiago de Compostela, Galiza. Association for Computational Lingustics. |
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