Sekvens-til-sekvens maskinoversættelsesmodel

Har du nogensinde spekuleret på, hvordan maskinoversættelse fungerer? Få linjer kode er nok til at bygge værktøjer, der ligner Google Translate, DeepL osv. I denne artikel vil vi guide dig gennem processen med at skabe en sekvens-til-sekvens (seq2seq) maskinoversættelsesmodel. Til sidst vil du være i stand til at forstå, hvordan det fungerer, og hvordan du har en implementerbar oversættelsesmodel.

Forståelse af Seq2Seq-modellen

For at forstå konceptet med seq2seq-modellen, lad os dykke ned i et eksempel. Forestil dig, at du har en sætning på engelsk:

"How are you?"

og du vil oversætte det til Tamazight:

"Amek tettiliḍ?"

Seq2seq-modellen består af en koder og en dekoder, som arbejder sammen om at udføre denne oversættelse.

Encoder: Indkoderen tager kildesætningen "Hvordan har du det?" og behandler den ord for ord. Den koder informationen ind i en vektor med fast længde kaldet kontekstvektoren. I vores eksempel ville indkoderen analysere hvert ord og skabe en meningsfuld repræsentation af sætningen.
Dekoder: Dekoderen modtager kontekstvektoren fra koderen og begynder at generere målsætningen "Amek tettiliḍ?". Det gør dette ord for ord under hensyntagen til kontekstvektoren og de tidligere genererede ord. Dekoderen lærer at generere den korrekte oversættelse baseret på de mønstre, den opdager under træningen.

Dataforberedelse

Nu hvor vi har en forståelse af seq2seq-modellen, lad os tale om dataforberedelse ved hjælp af det samme eksempel.

For at træne en maskinoversættelsesmodel kræves et parallelt korpus, som består af afstemte sætningspar i både kilden (engelsk i vores tilfælde) og målsproget (Tamazight). Adskillige ressourcer som Europarl og UN Parallel Corpus giver enorme mængder flersprogede data.

Tokenisering: Det første trin i dataforberedelse er tokenisering. Vi opdeler de engelske og Tamazight-sætninger i individuelle tokens eller ord. For eksempel den engelske sætning "How are you?" ville blive tokeniseret til ['Hvordan', 'er', 'du', '?'], og Tamazight-sætningen "Amek tettiliḍ?" ville blive tokeniseret til ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Vi bruger SOS og EOS til at angive start og slutning af sekvens.
Rensning og normalisering: Dernæst udfører vi rengøring og normalisering på de tokeniserede sætninger. Dette indebærer fjernelse af alle unødvendige tegn, tegnsætning eller specielle symboler, der kan hindre oversættelsesprocessen. For eksempel kan vi fjerne spørgsmålstegnet i slutningen af både de engelske og Tamazight-sætninger for at forenkle træningsdataene.

Afhængigt af kilde- og målsprogets karakteristika kan der være behov for yderligere sprogspecifikke forbehandlingstrin. For eksempel på fransk kan vi være nødt til at håndtere specialtegn som accenter eller diakritiske tegn.

Oprettelse af ordforråd: Vi skaber et ordforråd ved at samle unikke ord fra både kilde- og målsætningerne. Hvert ord tildeles derefter et unikt indeks eller identifikator, hvilket resulterer i, hvad vi kalder et ordindlejringskort, som vil blive brugt under træningsprocessen:

6: "how"
330: "are"
537: "you"

Med det ville vores tokeniserede eksempel se sådan ud:

[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ

Sekvenspolstring: For at sikre ensartede sekvenslængder udfylder vi sætningerne med specielle tokens (f.eks. "PAD" eller 0), så de alle har samme længde. Polstring er nødvendig, fordi neurale netværk typisk forventer input med fast længde. Ved at tilføje polstringstokens i slutningen af kortere sætninger skaber vi lige lange sekvenser, hvilket muliggør effektiv træning. Længden ville være antallet af ord i den længste inputsætning.

For eksempel vil anvendelse af en polstring på 13 på vores input- og output-tokens give følgende resultat:

[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

Modeltræning

Med de forberedte data kan vi fortsætte med at træne vores maskinoversættelsesmodel. Vi opdeler dataene i trænings- og valideringssæt. Træningssættet bruges til at opdatere modellens parametre under træning, mens valideringssættet hjælper os med at overvåge modellens præstation og forhindre overfitting.

Neural Network Training

Under træningen fodrer vi modellen med kildesætningerne (engelsk) som input og de tilsvarende målsætninger (Tamazight) som ønsket output. Modellen genererer forudsigelser for målsætningerne, ord for ord, baseret på inputsekvenserne. Disse forudsigelser sammenlignes med de faktiske målsekvenser ved hjælp af en tabsfunktion, såsom kategorisk krydsentropi.

Backpropagation og parameteropdateringer

Gennem processen med tilbageudbredelse beregner modellen tabets gradienter i forhold til dets parametre. Disse gradienter angiver retningen og størrelsen af parameteropdateringer, der er nødvendige for at minimere tabet. Optimeringsalgoritmen, såsom stokastisk gradient descent (SGD) eller Adam, bruger disse gradienter til at opdatere modellens parametre iterativt, hvilket gør forudsigelserne mere nøjagtige over tid

Iterativ træning

Træningsprocessen foregår iterativt over flere epoker. I hver epoke gennemgår modellen hele træningsdatasættet, opdaterer dets parametre og finjusterer sin forståelse af oversættelsesmønstrene. Ved at gentage denne proces bliver modellen mere og mere dygtig til at generere nøjagtige oversættelser.

Validering og evaluering

Gennem uddannelsen evaluerer vi med jævne mellemrum modellens ydeevne på valideringssættet. Denne evaluering hjælper os med at overvåge modellens fremskridt og foretage justeringer, hvis det er nødvendigt. Vi kan bruge målinger som BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) til at vurdere kvaliteten af oversættelser og sammenligne dem med referenceoversættelserne.

Implementering

Når modellen er trænet og evalueret, er den klar til implementering. TensorFlow giver flere muligheder for at implementere maskinoversættelsesmodeller, herunder TensorFlow Serving, TensorFlow Lite og TensorFlow.js. TensorFlow Serving giver mulighed for at betjene modellen gennem en REST API, hvilket muliggør nem integration med andre applikationer. TensorFlow Lite gør det muligt at køre modellen på mobile enheder med begrænsede ressourcer. TensorFlow.js muliggør implementering i webbrowsere, hvilket gør oversættelsen tilgængelig for brugere direkte på websteder.

En webramme såsom FastAPI kan også bruges til at bygge en REST API.

Du kan også tjekke vores artikel om hvordan du implementerer din maskinlæringsmodel for flere detaljer.

Kontinuerlig forbedring

At bygge en maskinoversættelsesmodel er en iterativ proces. Overvågning af brugerfeedback, indsamling af yderligere data og forfining af modellen gennem regelmæssige opdateringer er afgørende for løbende forbedringer. TensorFlows fleksibilitet og skalerbarhed gør det nemmere at tilpasse modellen til skiftende krav og nye sprog.

Lær Machine Learning med Code Labs Academy! Tilmeld dig vores online Bootcamp – Fleksible deltids- og fuldtidsmuligheder.