¿Alguna vez te has preguntado cómo funciona la traducción automática? Unas pocas líneas de código son suficientes para crear herramientas similares a Google Translate, DeepL, etc. En este artículo, lo guiaremos a través del proceso de creación de un modelo de traducción automática de secuencia a secuencia (seq2seq). Al final, podrá comprender cómo funciona y cómo tener un modelo de traducción implementable.
Comprender el modelo Seq2Seq
Para comprender el concepto del modelo seq2seq, analicemos un ejemplo. Imagina que tienes una frase en inglés:
"How are you?"
y quieres traducirlo al tamazight:
"Amek tettiliḍ?"
El modelo seq2seq consta de un codificador y un decodificador, que trabajan juntos para realizar esta traducción.
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Codificador: El codificador toma la frase fuente "¿Cómo estás?" y la procesa palabra por palabra. Codifica la información en un vector de longitud fija llamado vector de contexto. En nuestro ejemplo, el codificador analizaría cada palabra y crearía una representación significativa de la oración.
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Decodificador: El decodificador recibe el vector de contexto del codificador y comienza a generar la oración objetivo, "Amek tettiliḍ?". Lo hace palabra por palabra, teniendo en cuenta el vector de contexto y las palabras generadas previamente. El decodificador aprende a generar la traducción correcta en función de los patrones que descubre durante el entrenamiento.
Preparación de datos
Ahora que comprendemos el modelo seq2seq, hablemos sobre la preparación de datos usando el mismo ejemplo.
Para entrenar un modelo de traducción automática, se requiere un corpus paralelo, que consta de pares de oraciones alineadas tanto en el idioma de origen (inglés en nuestro caso) como en el de destino (tamazight). Varios recursos como Europarl y UN Parallel Corpus proporcionan grandes cantidades de datos multilingües.
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Tokenización: El primer paso en la preparación de datos es la tokenización. Dividimos las oraciones en inglés y tamazight en fichas o palabras individuales. Por ejemplo, la frase en inglés "¿Cómo estás?" se convertiría en ['¿Cómo', 'estás', 'tú', '?'] y la oración tamazight "Amek tettiliḍ?" se tokenizaría en ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Usamos SOS y EOS para indicar el inicio y el final de la secuencia.
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Limpieza y normalización: A continuación, realizamos una limpieza y normalización de las oraciones tokenizadas. Esto implica eliminar caracteres, puntuación o símbolos especiales innecesarios que puedan obstaculizar el proceso de traducción. Por ejemplo, podríamos eliminar el signo de interrogación al final de las oraciones en inglés y en tamazight para simplificar los datos de entrenamiento.
Dependiendo de las características de los idiomas de origen y de destino, es posible que se requieran pasos de preprocesamiento adicionales específicos del idioma. Por ejemplo, en francés, es posible que necesitemos manejar caracteres especiales como acentos o signos diacríticos.
- Creación de vocabulario: Creamos un vocabulario recopilando palabras únicas tanto de la oración de origen como de la de destino. Luego, a cada palabra se le asigna un índice o identificador único, lo que da como resultado lo que llamamos un mapa de incrustación de palabras, que se utilizará durante el proceso de capacitación:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Con eso, nuestro ejemplo tokenizado se vería así:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Relleno de secuencia: Para garantizar longitudes de secuencia uniformes, rellenamos las oraciones con tokens especiales (por ejemplo, "PAD" o 0) para que todas tengan la misma longitud. El relleno es necesario porque las redes neuronales normalmente esperan entradas de longitud fija. Al agregar tokens de relleno al final de oraciones más cortas, creamos secuencias de igual longitud, lo que permite un entrenamiento eficiente. La longitud sería el número de palabras de la oración de entrada más larga.
Por ejemplo, aplicar un relleno de 13 en nuestros tokens de entrada y salida dará el siguiente resultado:
[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
Entrenamiento modelo
Con los datos preparados, podemos proceder a entrenar nuestro modelo de traducción automática. Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento y validación. El conjunto de entrenamiento se utiliza para actualizar los parámetros del modelo durante el entrenamiento, mientras que el conjunto de validación nos ayuda a monitorear el rendimiento del modelo y evitar el sobreajuste.
Entrenamiento de redes neuronales
Durante el entrenamiento, alimentamos el modelo con las oraciones de origen (inglés) como entrada y las oraciones de destino correspondientes (tamazight) como salida deseada. El modelo genera predicciones para las oraciones objetivo, palabra por palabra, en función de las secuencias de entrada. Estas predicciones se comparan con las secuencias objetivo reales utilizando una función de pérdida, como la entropía cruzada categórica.
Retropropagación y actualizaciones de parámetros
Mediante el proceso de retropropagación, el modelo calcula los gradientes de pérdida con respecto a sus parámetros. Estos gradientes indican la dirección y magnitud de las actualizaciones de parámetros necesarias para minimizar la pérdida. El algoritmo de optimización, como el descenso de gradiente estocástico (SGD) o Adam, utiliza estos gradientes para actualizar los parámetros del modelo de forma iterativa, lo que hace que las predicciones sean más precisas con el tiempo.
Entrenamiento iterativo
El proceso de formación se produce de forma iterativa a lo largo de múltiples épocas. En cada época, el modelo recorre todo el conjunto de datos de entrenamiento, actualiza sus parámetros y afina su comprensión de los patrones de traducción. Al repetir este proceso, el modelo se vuelve cada vez más competente a la hora de generar traducciones precisas.
Validación y Evaluación
A lo largo del entrenamiento, evaluamos periódicamente el desempeño del modelo en el conjunto de validación. Esta evaluación nos ayuda a monitorear el progreso del modelo y realizar ajustes si es necesario. Podemos utilizar métricas como BLEU (Suplente de Evaluación Bilingüe) para evaluar la calidad de las traducciones y compararlas con las traducciones de referencia.
Implementación
Una vez que el modelo está entrenado y evaluado, está listo para su implementación. TensorFlow ofrece varias opciones para implementar modelos de traducción automática, incluidos TensorFlow Serving, TensorFlow Lite y TensorFlow.js. TensorFlow Serving permite servir el modelo a través de una API REST, lo que permite una fácil integración con otras aplicaciones. TensorFlow Lite permite ejecutar el modelo en dispositivos móviles con recursos limitados. TensorFlow.js permite la implementación en navegadores web, haciendo que la traducción sea accesible para los usuarios directamente en los sitios web.
También se puede utilizar un marco web como FastAPI para crear una API REST.
También puede consultar nuestro artículo sobre cómo implementar su modelo de aprendizaje automático para obtener más detalles.
Mejora continua
La construcción de un modelo de traducción automática es un proceso iterativo. Monitorear los comentarios de los usuarios, recopilar datos adicionales y perfeccionar el modelo mediante actualizaciones periódicas son esenciales para la mejora continua. La flexibilidad y escalabilidad de TensorFlow facilitan la adaptación del modelo a los requisitos cambiantes y a los nuevos lenguajes.
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