DomLoyer/opus-mt-fr-en-finetuned-fr-to-en
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last release : March 16 2026 (added functions to uplaod PDF or TeX file and separate the whole corpus in 528 tokkens chuncks)
opus-mt-fr-en-finetuned-fr-to-en
Modèle de traduction automatique neuronale (NMT) français → anglais, fine-tuné à partir du modèle de base `Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en` dans le cadre des recherches doctorales en IA hybride neuro-symbolique à l'UQAM.
Model Description
Ce modèle est basé sur l'architecture MarianMT (Marian NMT converti en PyTorch via 🤗 Transformers). Il a été fine-tuné pour améliorer la traduction de textes académiques et informationnels du français vers l'anglais, avec un focus sur des corpus spécialisés liés à la vérification de la crédibilité de l'information.
- Architecture : MarianMTModel (Encoder-Decoder)
- Modèle de base :
Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en - Tâche : Traduction automatique (fr → en)
- Langue source : Français (
fr) - Langue cible : Anglais (
en) - Framework : 🤗 Transformers / PyTorch
Intended Uses & Limitations
Utilisations prévues
- Traduction de textes académiques et journalistiques du français vers l'anglais
- Composant NLP dans des pipelines de vérification de la crédibilité de l'information
- Recherche en traduction automatique neuronale
Limitations
- Performances réduites sur des textes très spécialisés hors domaine d'entraînement
- Ne gère pas les dialectes régionaux du français
- Longueur maximale recommandée : 512 tokens par segment
How to Use
Avec pipeline (recommandé)
from transformers import pipeline
translator = pipeline(
"translation",
model="DomLoyer/opus-mt-fr-en-finetuned-fr-to-en"
)
result = translator("La crédibilité de l'information est essentielle à l'ère numérique.")
print(result['translation_text'])Citation:
## Auteur
**Dominique Loyer**
Doctorant en Informatique Cognitive — UQAM
ORCID: [0009-0003-9713-7109](https://orcid.org/0009-0003-9713-7109)
Hugging Face: [@DomLoyer](https://huggingface.co/DomLoyer)
## License
[CC BY 4.0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
