Utilização do modelo MarianMT para tradução.

Espera-se como entrada para o componente uma tabela com entradas textuais.

A seguir são listados todos os parâmetros utilizados pelo componente:

As métricas de performance tem o propósito de ajudar o usuário a avaliar a performance do modelo. Essas métricas variam de acordo com o tipo de problema, tal como: classificação, regressão, agrupamento, entre outros.

  1. BLEU: A métrica BLEU (cujo nome provém de BiLingual Evaluation Understudy) mede a precisão dos n-gramas das sentenças alvo geradas automaticamente em relação a um conjunto de textos de referência

O retorno durante a experimentação ajuda o usuário a analisar tanto métricas distintas de forma visual, como a distribuição dos dados e os dados brutos ao final da execução. Sendo assim, é possível visualizar diversos retornos para este componente como os listados a seguir:

  1. Dataframe com o texto de entrada, texto de referência, texto traduzido e o score bleu

Espera-se como retorno numpy arrays contendo os textos traduzidos.