Modelo de traducción automática secuencia a secuencia

¿Alguna vez te has preguntado cómo funciona la traducción automática? Bastan pocas líneas de código 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 desplegable.

Comprender el modelo Seq2Seq

Para comprender el concepto del modelo seq2seq, profundicemos en un ejemplo. Imagina que tienes una oración 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.

Codificador: El codificador toma la oración de origen, "¿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.
Decodificador: El decodificador recibe el vector de contexto del codificador y comienza a generar la oración de destino, "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 idioma de destino (tamazight). Varios recursos como Europarl y UN Parallel Corpus proporcionan grandes cantidades de datos multilingües.

Tokenización: El primer paso en la preparación de datos es la tokenización. Desglosamos las oraciones en inglés y tamazight en tokens o palabras individuales. Por ejemplo, la oración en inglés "How are you?" se convertiría en ['How', 'are', 'you', '?'], 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.
Limpieza y normalización: A continuación, realizamos limpieza y normalización en las oraciones tokenizadas. Esto implica eliminar cualquier carácter innecesario, puntuación o símbolos especiales que puedan dificultar el proceso de traducción. Por ejemplo, podríamos eliminar el signo de interrogación al final de las oraciones en inglés y 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 de las oraciones de origen y 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 usa 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 de destino, 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

A través del proceso de retropropagación, el modelo calcula los gradientes de pérdida con respecto a sus parámetros. Estos gradientes indican la dirección y la 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 entrenamiento ocurre iterativamente en múltiples épocas. En cada época, el modelo pasa por todo el conjunto de datos de entrenamiento, actualizando sus parámetros y afinando su comprensión de los patrones de traducción. Al repetir este proceso, el modelo se vuelve cada vez más competente para generar traducciones precisas.

Validación y Evaluación

A lo largo del entrenamiento, evaluamos periódicamente el rendimiento del modelo en el conjunto de validación. Esta evaluación nos ayuda a monitorear el progreso del modelo y hacer 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.

Despliegue

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, lo que hace que los usuarios puedan acceder a la traducción directamente en los sitios web.

También se puede usar un marco web como FastAPI para construir 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. El seguimiento de los comentarios de los usuarios, la recopilación de datos adicionales y el perfeccionamiento del modelo a través de actualizaciones periódicas son esenciales para la mejora continua. La flexibilidad y la escalabilidad de TensorFlow facilitan la adaptación del modelo a los requisitos en evolución y los nuevos idiomas.