GitHub最火NLP项目：涵盖140种语言组合

（给机器学习算法与Python学习加星标，提升AI技能） 

现在，你可以用 GitHub 上最火的 NLP 项目做机器翻译了。

没错，就是 Hugging Face （抱抱脸）标星 26.9k 的 Transformer 项目。在最新更新的版本里，抱抱脸发布了 1008 种模型，正式涉足机器翻译领域。

模型涵盖 140 种不同语言组合，中文翻英文，英文译法语，法语翻阿拉伯语……还能一对多翻译。

就像这样：

抱抱脸创始人 Clement Delangue 表示：

全世界有那么多人在使用我们的开源项目，越来越多使用不同语言的人聚集在NLP社区。

这让我们意识到，应该在模型中提供更多其他语言的接入，同时也提供翻译。

1008种机器翻译模型

据抱抱脸介绍，这1000+模型，是研究人员使用无监督学习和 OPUS 数据集训练的。

OPUS 项目来自赫尔辛基大学及其全球合作伙伴，旨在收集和开源各种语言数据集，尤其是低资源（小语种）语言数据集。

△部分模型

并且，抱抱脸也在 Transformer 项目中增加了喜闻乐见的 Seq2Seq 模型。

比如谷歌 AI 的 T5，Facebook 的 BART。

使用方法，一如既往的简单。

比如用 opus-mt-en-ROMANCE 这个模型同时进行英语翻法语、英语翻葡萄牙语和英语翻西班牙语，一个 API 就搞定了。

就有网友评价道：节约时间的利器。

关于 Hugging Face Transformer

抱抱脸的 Transformer Python 库目前已有超过 50 万 pip 安装量，SQuAD排行榜上的最佳语言模型们通通被收编其中。

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

使用简单，只需一个 import。

支持 TensorFlow 2.0 和 PyTorch 之间的深度互操作。

还有在线 Demo 供你实时调戏。

这样的万星项目，NLPer 用了都说好。

传送门

GitHub 项目：
https://github.com/huggingface/transformers

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