Přemýšleli jste někdy, jak funguje strojový překlad? Několik řádků kódu stačí k vytvoření nástrojů podobných Google Translate, DeepL atd. V tomto článku vás provedeme procesem vytvoření modelu strojového překladu sekvence-posloupnosti (seq2seq). Na konci budete schopni porozumět tomu, jak to funguje a jak mít implementovatelný model překladu.
Pochopení modelu Seq2Seq
Abychom pochopili koncept modelu seq2seq, pojďme se ponořit do příkladu. Představte si, že máte větu v angličtině:
"How are you?"
a chcete to přeložit do tamazightu:
"Amek tettiliḍ?"
Model seq2seq se skládá z kodéru a dekodéru, které spolupracují při provádění tohoto překladu.
-
Kodér: Kodér vezme zdrojovou větu „Jak se máš?“ a zpracuje ji slovo po slovu. Kóduje informace do vektoru s pevnou délkou nazývaného kontextový vektor. V našem příkladu by kodér analyzoval každé slovo a vytvořil smysluplnou reprezentaci věty.
-
Dekodér: Dekodér obdrží kontextový vektor z kodéru a začne generovat cílovou větu „Amek tettiliḍ?“. Dělá to slovo po slovu, přičemž bere v úvahu kontextový vektor a dříve vygenerovaná slova. Dekodér se naučí generovat správný překlad na základě vzorů, které objeví během tréninku.
Příprava dat
Nyní, když rozumíme modelu seq2seq, pojďme mluvit o přípravě dat na stejném příkladu.
Pro trénování modelu strojového překladu je nutný paralelní korpus, který se skládá ze zarovnaných větných párů jak ve zdrojovém (v našem případě v angličtině), tak v cílovém jazyce (Tamazight). Několik zdrojů jako Europarl a Paralelní korpus OSN poskytuje obrovské množství vícejazyčných dat.
-
Tokenizace: Prvním krokem v přípravě dat je tokenizace. Anglické a tamazightské věty rozložíme na jednotlivé tokeny nebo slova. Například anglická věta "How are you?" by bylo tokenizováno do ['Jak', 'jste', 'vy', '?'] a tamazightská věta "Amek tettiliḍ?" bude tokenizováno do ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. K označení začátku a konce sekvence používáme SOS a EOS.
-
Čištění a normalizace: Dále provedeme čištění a normalizaci tokenizovaných vět. To zahrnuje odstranění všech nepotřebných znaků, interpunkce nebo speciálních symbolů, které by mohly bránit procesu překladu. Například bychom mohli odstranit otazník na konci anglických i tamazightských vět, abychom zjednodušili trénovací data.
V závislosti na vlastnostech zdrojového a cílového jazyka mohou být vyžadovány další kroky předběžného zpracování specifické pro daný jazyk. Například ve francouzštině můžeme potřebovat zpracovat speciální znaky, jako jsou diakritika nebo diakritika.
- Vytváření slovní zásoby: Slovní zásobu vytváříme sbíráním jedinečných slov ze zdrojové i cílové věty. Každému slovu je pak přiřazen jedinečný index nebo identifikátor, což vede k tomu, čemu říkáme mapa vkládání slov, která bude použita během tréninkového procesu:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
S tím by náš tokenizovaný příklad vypadal takto:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Vložení sekvence: Abychom zajistili jednotnou délku sekvence, vyplníme věty speciálními tokeny (např. „PAD“ nebo 0), aby měly všechny stejnou délku. Výplň je nezbytná, protože neuronové sítě obvykle očekávají vstupy s pevnou délkou. Přidáním výplňových žetonů na konec kratších vět vytváříme sekvence stejné délky, což umožňuje efektivní trénink. Délka by byl počet slov nejdelší vstupní věty.
Například použití odsazení 13 na naše vstupní a výstupní tokeny poskytne následující výsledek:
[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
Modelový trénink
S připravenými daty můžeme pokračovat v trénování našeho modelu strojového překladu. Data jsme rozdělili do školicích a ověřovacích sad. Tréninková sada slouží k aktualizaci parametrů modelu během tréninku, zatímco ověřovací sada nám pomáhá sledovat výkon modelu a předcházet přefitování.
Školení neuronové sítě
Během tréninku dodáváme modelu zdrojové věty (angličtina) jako vstup a odpovídající cílové věty (Tamazight) jako požadovaný výstup. Model generuje předpovědi pro cílové věty slovo po slovu na základě vstupních sekvencí. Tyto předpovědi jsou porovnávány se skutečnými cílovými sekvencemi pomocí ztrátové funkce, jako je kategorická křížová entropie.
Backpropagation a aktualizace parametrů
Procesem zpětného šíření model vypočítává gradienty ztráty s ohledem na jeho parametry. Tyto gradienty udávají směr a velikost aktualizací parametrů potřebných k minimalizaci ztráty. Optimalizační algoritmus, jako je stochastický gradient sestup (SGD) nebo Adam, používá tyto gradienty k opakované aktualizaci parametrů modelu, díky čemuž jsou předpovědi v čase přesnější.
Iterativní školení
Tréninkový proces probíhá iterativně v několika epochách. V každé epoše model prochází celým tréninkovým datovým souborem, aktualizuje jeho parametry a dolaďuje své chápání vzorů překladu. Opakováním tohoto procesu se model stává stále schopnějším při generování přesných překladů.
Validace a hodnocení
Během školení pravidelně vyhodnocujeme výkon modelu na ověřovací sadě. Toto vyhodnocení nám pomáhá sledovat pokrok modelu a v případě potřeby provést úpravy. K posouzení kvality překladů a jejich porovnání s referenčními překlady můžeme použít metriky jako BLEU (Bilingual Evaluation Understudy).
Rozvinutí
Jakmile je model vyškolen a vyhodnocen, je připraven k nasazení. TensorFlow poskytuje několik možností pro nasazení modelů strojového překladu, včetně TensorFlow Serving, TensorFlow Lite a TensorFlow.js. TensorFlow Serving umožňuje obsluhovat model prostřednictvím REST API, což umožňuje snadnou integraci s jinými aplikacemi. TensorFlow Lite umožňuje provozovat model na mobilních zařízeních s omezenými zdroji. TensorFlow.js umožňuje nasazení ve webových prohlížečích, díky čemuž je překlad dostupný uživatelům přímo na webových stránkách.
K vytvoření REST API lze také použít webový rámec, jako je FastAPI.
Další podrobnosti najdete také v našem článku jak nasadit model strojového učení.
Neustálé zlepšování
Vytvoření modelu strojového překladu je iterativní proces. Sledování zpětné vazby od uživatelů, shromažďování dalších dat a vylepšování modelu prostřednictvím pravidelných aktualizací jsou zásadní pro neustálé zlepšování. Flexibilita a škálovatelnost TensorFlow usnadňuje přizpůsobení modelu vyvíjejícím se požadavkům a novým jazykům.
