PyTorch Models

预先训练的模型

Available models trained using OpenNMT.

评估

本页用 OpenNMT 和其他系统生成模型来评估开源NMT系统的训练结果。

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创建人/时间 语料库的制备 训练工具 训练参数 服务器的详情 训练时间/存储 Translation Parameters 得分 模型
2018/02/11
Baseline
IWSLT ‘14 DE-EN OpenNMT d4ab35a 2 layers, RNN 500, WE 500, input feed
20 epochs
Trained on 1 GPU TITAN X     BLEU Score: 30.33 203MB here

英语汇总

创建人/时间 语料库的制备 训练工具 训练参数 服务器的详情 训练时间/存储 Translation Parameters 得分 模型
2018/02/11
Baseline
Gigaword Standard OpenNMT d4ab35a 2 layers, RNN 500, WE 500, input feed
20 epochs
Trained on 1 GPU TITAN X     Gigaword F-Score R1: 33.60 R2: 16.29 RL: 31.45 331MB here
2018/02/22
Baseline
Gigaword Standard OpenNMT 338b3b1 2 layers, RNN 500, WE 500, input feed, copy_attn, reuse_copy_attn
20 epochs
Trained on 1 GPU TITAN X   replace_unk Gigaword F-Score R1: 35.51 R2: 17.35 RL: 33.17 331MB here

Dialog System

创建人/时间 语料库的制备 训练工具 训练参数 服务器的详情 训练时间/存储 Translation Parameters 得分 模型
2018/02/22
Baseline
Opensubtitles OpenNMT 338b3b1 2 layers, RNN 500, WE 500, input feed, dropout 0.2, global_attention mlp, start_decay_at 7
13 epochs
Trained on 1 GPU TITAN X     TBD 355MB here