Het jy al ooit gewonder hoe masjienvertaling werk? Min kodereëls is genoeg om gereedskap soortgelyk aan Google Translate, DeepL, ens. te bou. In hierdie artikel sal ons jou deur die proses lei om 'n volgorde-tot-volgorde (seq2seq) masjienvertalingsmodel te skep. Teen die einde sal jy in staat wees om te verstaan hoe dit werk, en hoe om 'n ontplooibare vertaalmodel te hê.
Verstaan die Seq2Seq-model
Om die konsep van die seq2seq-model te begryp, kom ons duik na 'n voorbeeld. Stel jou voor jy het 'n sin in Engels:
"How are you?"
en jy wil dit in Tamazight vertaal:
"Amek tettiliḍ?"
Die seq2seq-model bestaan uit 'n enkodeerder en 'n dekodeerder, wat saamwerk om hierdie vertaling uit te voer.
-
Enkodeerder: Die enkodeerder neem die bronsin, "Hoe gaan dit met jou?", en verwerk dit woord vir woord. Dit enkodeer die inligting in 'n vaste-lengte vektor genaamd die konteksvektor. In ons voorbeeld sal die enkodeerder elke woord ontleed en 'n sinvolle voorstelling van die sin skep.
-
Dekodeerder: Die dekodeerder ontvang die konteksvektor van die enkodeerder en begin die teikensin, "Amek tettiliḍ?", genereer. Dit doen dit woord vir woord, met inagneming van die konteksvektor en die voorheen gegenereerde woorde. Die dekodeerder leer om die korrekte vertaling te genereer gebaseer op die patrone wat dit tydens opleiding ontdek.
Datavoorbereiding
Noudat ons 'n begrip van die seq2seq-model het, kom ons praat oor datavoorbereiding deur dieselfde voorbeeld te gebruik.
Om 'n masjienvertalingsmodel op te lei, word 'n parallelle korpus vereis, wat bestaan uit belynde sinspare in beide die bron (Engels in ons geval) en doeltale (Tamazight). Verskeie hulpbronne soos Europarl, en UN Parallel Corpus verskaf groot hoeveelhede veeltalige data.
-
Tokenisering: Die eerste stap in datavoorbereiding is tokenisering. Ons breek die Engelse en Tamazight-sinne op in individuele tekens of woorde. Byvoorbeeld, die Engelse sin "How are you?" sou geteken word in ['Hoe', 'is', 'jy', '?'], en die Tamazight-sin "Amek tettiliḍ?" sal geteken word in ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Ons gebruik SOS en EOS om begin en einde van reeks aan te dui.
-
Skoonmaak en normalisering: Vervolgens voer ons skoonmaak en normalisering op die geteken sinne uit. Dit behels die verwydering van enige onnodige karakters, leestekens of spesiale simbole wat die vertaalproses kan belemmer. Ons kan byvoorbeeld die vraagteken aan die einde van beide die Engelse en Tamazight-sinne verwyder om die opleidingsdata te vereenvoudig.
Afhangende van die kenmerke van die bron- en teikentale, kan addisionele taalspesifieke voorverwerkingstappe vereis word. Byvoorbeeld, in Frans sal ons dalk spesiale karakters soos aksent of diakritiese tekens moet hanteer.
- Woordeskatskepping: Ons skep 'n woordeskat deur unieke woorde van beide die bron- en doelsinne te versamel. Elke woord word dan 'n unieke indeks of identifiseerder toegeken, wat lei tot wat ons 'n woorde-insluitkaart noem, wat tydens die opleidingsproses gebruik sal word:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Daarmee sou ons getekende voorbeeld soos volg lyk:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Rekwensievulling: Om eenvormige rylengtes te verseker, vul ons die sinne met spesiale tekens (bv. "PAD", of 0) sodat hulle almal dieselfde lengte het. Opvulling is nodig omdat neurale netwerke tipies vaste-lengte-insette verwag. Deur opvullingstekens aan die einde van korter sinne by te voeg, skep ons reekse van gelyke lengte, wat doeltreffende opleiding moontlik maak. Die lengte sal die aantal woorde van die langste invoersin wees.
Byvoorbeeld, die toepassing van 'n opvulling van 13 op ons invoer- en uitsettekens sal die volgende resultaat gee:
[6, 330, 537, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # How Are You
[420, 775, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] # Amek tettiliḍ
Modelopleiding
Met die data wat voorberei is, kan ons voortgaan met die opleiding van ons masjienvertalingsmodel. Ons verdeel die data in opleiding- en valideringsstelle. Die opleidingstel word gebruik om die model se parameters tydens opleiding op te dateer, terwyl die valideringstel ons help om die model se prestasie te monitor en oorpassing te voorkom.
Neurale netwerkopleiding
Tydens opleiding voer ons die model met die bronsinne (Engels) as invoer en die ooreenstemmende doelsinne (Tamazight) as die verlangde uitset. Die model genereer voorspellings vir die doelsinne, woord vir woord, gebaseer op die invoerreekse. Hierdie voorspellings word vergelyk met die werklike teikenreekse deur gebruik te maak van 'n verliesfunksie, soos kategoriese kruisentropie.
Terugpropagasie en parameteropdaterings
Deur die proses van terugpropagasie, bereken die model die gradiënte van die verlies met betrekking tot sy parameters. Hierdie gradiënte dui die rigting en grootte van parameteropdaterings aan wat nodig is om die verlies te minimaliseer. Die optimeringsalgoritme, soos stogastiese gradiënt-afkoms (SGD) of Adam, gebruik hierdie gradiënte om die model se parameters iteratief op te dateer, wat die voorspellings oor tyd meer akkuraat maak
Iteratiewe opleiding
Die opleidingsproses vind iteratief oor verskeie tydperke plaas. In elke epog gaan die model deur die hele opleidingsdatastel, en werk sy parameters op en verfyn sy begrip van die vertaalpatrone. Deur hierdie proses te herhaal, word die model toenemend vaardig om akkurate vertalings te genereer.
Bekragtiging en evaluering
Dwarsdeur opleiding evalueer ons periodiek die model se prestasie op die valideringsstel. Hierdie evaluering help ons om die model se vordering te monitor en aanpassings te maak indien nodig. Ons kan maatstawwe soos BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) gebruik om die kwaliteit van vertalings te assesseer en dit met die verwysingsvertalings te vergelyk.
Ontplooiing
Sodra die model opgelei en geëvalueer is, is dit gereed vir ontplooiing. TensorFlow bied verskeie opsies vir die implementering van masjienvertalingsmodelle, insluitend TensorFlow Serving, TensorFlow Lite en TensorFlow.js. TensorFlow Serving laat toe om die model deur 'n REST API te bedien, wat maklike integrasie met ander toepassings moontlik maak. TensorFlow Lite maak dit moontlik om die model op mobiele toestelle met beperkte hulpbronne te laat loop. TensorFlow.js maak ontplooiing in webblaaiers moontlik, wat die vertaling direk op webwerwe vir gebruikers toeganklik maak.
'n Webraamwerk soos FastAPI kan ook gebruik word om 'n REST API te bou.
U kan ook ons artikel nagaan oor hoe om u masjienleermodel te implementeer vir meer besonderhede.
Deurlopende verbetering
Die bou van 'n masjienvertalingsmodel is 'n iteratiewe proses. Monitering van gebruikersterugvoer, die insameling van bykomende data en die verfyn van die model deur gereelde opdaterings is noodsaaklik vir voortdurende verbetering. TensorFlow se buigsaamheid en skaalbaarheid maak dit makliker om die model aan te pas by ontwikkelende vereistes en nuwe tale.
