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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): 82.6 |
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- bleu (Gold2): 49.9 |
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- bleu (Flores): 23.8 |
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- bleu (Test-suite): 77.2 |
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license: mit |
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**English text [here](https://huggingface.co/proxectonos/Nos_MT-OpenNMT-gl-es/blob/main/README_English.md)** |
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**Descrición do Modelo** |
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Modelo feito con OpenNMT para o par galego-inglés utilizando unha arquitectura transformer. |
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**Como traducir** |
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+ Abrir terminal bash |
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+ Instalar [Python 3.9](https://www.python.org/downloads/release/python-390/) |
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+ Instalar [Open NMT toolkit v.2.2](https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py) |
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+ Traducir un input_text utilizando o modelo NOS-MT-gl-es co seguinte comando: |
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```bash |
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onmt_translate -src input_text -model NOS-MT-gl-es.pt --output ./output_file.txt --replace_unk -gpu 0 |
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``` |
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+ O resultado da tradución estará no PATH indicado no flag -output. |
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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. Os segundos son córpora de traducións inglés-portugués, que convertemos en inglés-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 / Training process** |
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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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+ Utilizando o .yaml deste repositorio pode replicar o proceso de adestramento. É preciso modificar os paths do ficheiro .yaml para a Open NMT saber onde ir buscar os textos. Após facer isto, pode do seguinte xeito comezar o proceso: |
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```bash |
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onmt_build_vocab -config bpe-gl-es_emb.yaml -n_sample 100000 |
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onmt_train -config bpe-gl-es_emb.yaml |
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``` |
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**Hiperparámetros** |
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Os parámetros usados para o desenvolvemento do modelo poden ser consultados directamente no mesmo ficheiro .yaml bpe-gl-es_emb.yaml |
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**Avaliación** |
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A avalación 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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| 82.6 | 49.9 | 23.8 | 77.2 | |
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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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THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR |
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SOFTWARE. |
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**Financiamento** |
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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. |
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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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