Thử nghiệm · version 2 WebGPU · chạy hoàn toàn trong trình duyệt

Dịch Trung → Việt, tự gắn thẻ tên riêng

Một mô hình 37 triệu tham số vừa dịch vừa đánh dấu tên người, địa danh, tổ chức và vật phẩm (mới, còn yếu) ngay trong bản dịch. Không cần mô hình nhận dạng tên riêng thứ hai, và văn bản không rời khỏi máy bạn.

Đang khởi tạo…

Nguyên văn tiếng Trung

Ví dụ:
Ctrl + Enter

Bản dịch

  • Tên Người PER
  • Tên Địa danh LOC
  • Tên Tổ chức ORG

Bản dịch sẽ hiện ở đây.

Tên riêng trong bản dịch

Chưa có tên riêng nào.

Cần biết

  • Đây là version 2 (17/10/2026): checkpoint thử nghiệm entity-tags v3c, không phải bản MoxhiMT đang chạy trên moxhi.vietphrase.app. Version 1 (v1d, chưa có thẻ vật phẩm) còn ở bản preview cũ.
  • Mô hình gắn thẻ người tốt nhất. Địa danh và tổ chức yếu hơn rõ: F1 lần lượt 0,54 và 0,67, so với 0,89 cho tên người (tier A, sau sửa thẻ; bằng version 1).
  • Tên trong nguyên văn do một head tuyến tính 4.041 tham số đọc từ state encoder tầng 6 (fit lại trên encoder v3c, thêm lớp vật phẩm). Trên tier A, F1 có loại đạt 0,843 (người 0,90, địa danh 0,54, tổ chức 0,67). Chi phí gần bằng 0 vì state này đã được tính khi dịch.
  • Tên tiếng Việt được ghép với tên tiếng Trung bằng âm Hán-Việt trước, rồi theo thứ tự trong câu. Trên tier A (666 thẻ, version 2), 75 % thẻ khớp âm, 18 % ghép theo thứ tự và 6,5 % chưa ghép.
  • Hạn chế của nhận dạng nguồn: biên tên hay dính danh xưng (真君, 长老), và địa danh vẫn yếu.
  • Thẻ vật phẩm (ITEM: pháp bảo, đan dược, công pháp, trận pháp, kinh thư có tên riêng) là phần mới và yếu nhất: trên 300 câu gold đầy đủ, F1 trong bản dịch đạt 0,68 (đúng 69 %, tìm được 67 %); head nhận dạng vật phẩm trong nguyên văn đạt F1 0,77. Tên gọi chung (“kiếm”, “đan dược”) không được gắn.
  • Khoảng 2–4 % dòng có thẻ lệch, ví dụ mở LOC rồi đóng PER. Trang sửa bằng đúng luật đã dùng khi chấm điểm (repair_tags): thẻ đóng theo loại thẻ mở, thẻ đóng thừa bị bỏ, thẻ mở lồng nhau hoặc mở mà không đóng bị bỏ (không tạo thêm tên). Trang báo “Đã sửa thẻ”.
  • Giải mã tham lam (greedy) với phạt lặp 1,05, giống ứng dụng webMT. Lần đầu cần tải 37 MB trọng số, các lần sau đọc từ bộ nhớ đệm.