nllb-ru-uz / README.md
sarahai's picture
Update README.md
952a255 verified
metadata
language:
  - ru
  - uz
license: apache-2.0
library_name: transformers
tags:
  - translation
  - nllb
  - russian
  - uzbek
datasets:
  - custom_dataset
widget:
  - text: src_lang="rus_Cyrl", tgt_lang="uzn_Latn" Не задавай глупых вопросов
metrics:
  - bleu
model-index:
  - name: NLLB-200-Distilled-600M Russian to Uzbek Translation
    results:
      - task:
          name: Text Translation
          type: text2text-generation
        dataset:
          name: Custom Dataset (10k parallel sentences)
          type: custom_dataset
        metrics:
          - name: BLEU Score
            type: bleu
            value: your_model's_bleu_score

Description in English

NLLB-200-Distilled-600M Russian to Uzbek Translation

Model Description

This model is a fine-tuned version of Meta's NLLB-200-Distilled-600M, tailored specifically for translating text from Russian to Uzbek. It leverages the powerful base of the NLLB framework, designed to provide high-quality translations across numerous languages, now with enhanced proficiency in the Russian to Uzbek language pair thanks to targeted fine-tuning.

Python Code Example

from transformers import pipeline

# Initialize the translation pipeline
translator = pipeline("translation_ru_to_uz", model="sarahai/nllb-ru-uz")

# Translate text from Russian to Uzbek
russian_text = "Это пример предложения для перевода."
translation = translator(russian_text)

print("Translation:", translation[0]['translation_text'])

Description in Russian

NLLB-200-Distilled-600M Перевод с русского на узбекский

Описание Модели

Эта модель является доработанной версией модели Meta NLLB-200-Distilled-600M, предназначенной специально для перевода текстов с русского на узбекский язык. Она использует мощную основу фреймворка NLLB, созданного для обеспечения качественного перевода между многими языками, теперь с улучшенной способностью в паре русский-узбекский благодаря целевой доработке.

Пример кода на Python

from transformers import pipeline

# Инициализация пайплайна перевода
translator = pipeline("translation_ru_to_uz", model="sarahai/nllb-ru-uz")

# Перевод текста с русского на узбекский
russian_text = "Это пример предложения для перевода."
translation = translator(russian_text)

print("Перевод:", translation[0]['translation_text'])

Планируется улучшение модели и совершенствование переводов путем тренировки на более объемном датасете.