Konekäännösmalli sekvenssistä sekvenssiin

Oletko koskaan miettinyt, kuinka konekäännös toimii? Muutama rivi koodia riittää luomaan työkaluja, jotka ovat samanlaisia kuin Google Translate, DeepL jne. Tässä artikkelissa opastamme sinut sekvenssistä sekvenssiin (seq2seq) konekäännösmallin luomiseen. Lopussa ymmärrät, kuinka se toimii ja kuinka voit ottaa käyttöön otettavan käännösmallin.

Seq2Seq-mallin ymmärtäminen

Ymmärtääksemme seq2seq-mallin käsitteen, sukeltakaamme esimerkkiin. Kuvittele, että sinulla on lause englanniksi:

"How are you?"

ja haluat kääntää sen Tamazightiksi:

"Amek tettiliḍ?"

Seq2seq-malli koostuu kooderista ja dekooderista, jotka toimivat yhdessä tämän käännöksen suorittamiseksi.

Enkooderi: Enkooderi ottaa lähdelauseen "Kuinka menee?" ja käsittelee sen sana sanalta. Se koodaa tiedot kiinteäpituiseksi vektoriksi, jota kutsutaan kontekstivektoriksi. Esimerkissämme kooderi analysoi jokaisen sanan ja loisi mielekkään esityksen lauseesta.
Dekooderi: Dekooderi vastaanottaa kontekstivektorin kooderista ja alkaa generoida kohdelausetta "Amek tettiliḍ?". Se tekee tämän sana sanalta ottaen huomioon kontekstivektorin ja aiemmin luodut sanat. Dekooderi oppii luomaan oikean käännöksen harjoituksen aikana havaitsemiensa kuvioiden perusteella.

Tietojen valmistelu

Nyt kun olemme ymmärtäneet seq2seq-mallin, puhutaanpa tietojen valmistelusta samalla esimerkillä.

Konekäännösmallin kouluttamiseen tarvitaan rinnakkaiskorpus, joka koostuu kohdistetuista lausepareista sekä lähde- (tapauksessamme englanti) että kohdekielellä (Tamazight). Useat resurssit, kuten Europarl ja UN Parallel Corpus, tarjoavat valtavia määriä monikielistä tietoa.

Tokenointi: Ensimmäinen vaihe tietojen valmistelussa on tokenointi. Jaotamme englanninkieliset ja Tamazight-lauseet yksittäisiksi tunnisteiksi tai sanoiksi. Esimerkiksi englanninkielinen lause "How are you?" merkittäisiin ['Kuinka', 'ovat', 'sinä', '?'] ja Tamazight-lause "Amek tettiliḍ?" tokenoidaan ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Käytämme SOS ja EOS osoittamaan sarjan alun ja lopun.
Puhdistus ja normalisointi: Seuraavaksi suoritamme puhdistuksen ja normalisoinnin tokenisoiduille lauseille. Tämä tarkoittaa tarpeettomien merkkien, välimerkkien tai erikoissymbolien poistamista, jotka saattavat haitata käännösprosessia. Saatamme esimerkiksi poistaa kysymysmerkin sekä englanninkielisten että Tamazight-lauseiden lopusta harjoitustietojen yksinkertaistamiseksi.

Lähde- ja kohdekielten ominaisuuksista riippuen voidaan tarvita lisäkielikohtaisia esikäsittelyvaiheita. Esimerkiksi ranskassa saatamme joutua käsittelemään erikoismerkkejä, kuten aksenttimerkkejä tai diakriittisiä merkkejä.

Sanaston luominen: Luomme sanaston keräämällä ainutlaatuisia sanoja sekä lähde- että kohdelauseista. Jokaiselle sanalle määritetään sitten yksilöllinen indeksi tai tunniste, jonka tuloksena on niin sanottu upotuskartta, jota käytetään harjoitusprosessin aikana:

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

Sen avulla tokenoitu esimerkkimme näyttäisi tältä:

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

Sequence Padding: Varmistaaksemme yhtenäisen sekvenssin pituuden, täytämme lauseet erityisillä tunnuksilla (esim. "PAD" tai 0) niin, että ne ovat kaikki saman pituisia. Täyte on tarpeen, koska hermoverkot odottavat tyypillisesti kiinteän pituisia tuloja. Lisäämällä täytemerkkejä lyhyiden lauseiden loppuun luomme yhtä pitkiä sarjoja, mikä mahdollistaa tehokkaan harjoittelun. Pituus olisi pisimmän syötelauseen sanojen lukumäärä.

Esimerkiksi täytteen 13 lisääminen syöttö- ja lähtötunnisteillemme antaa seuraavan tuloksen:

[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

Mallikoulutus

Valmistettujen tietojen avulla voimme jatkaa konekäännösmallimme harjoittelua. Jaamme tiedot koulutus- ja validointisarjoiksi. Harjoitussarjaa käytetään mallin parametrien päivittämiseen harjoittelun aikana, kun taas validointisarja auttaa meitä seuraamaan mallin suorituskykyä ja estämään ylisovitusta.

Neuraaliverkkokoulutus

Harjoittelun aikana syötämme malliin lähdelauseet (englanniksi) syötteenä ja vastaavat kohdelauseet (Tamazight) haluttuna lähtönä. Malli luo ennusteita kohdelauseille sana sanalta syöttösekvenssien perusteella. Näitä ennusteita verrataan todellisiin kohdesekvensseihin käyttämällä häviöfunktiota, kuten kategorista ristientropiaa.

Takaisin eteneminen ja parametrien päivitykset

Takaisinpropagaatioprosessin kautta malli laskee tappion gradientit parametreihinsa nähden. Nämä gradientit osoittavat menetyksen minimoimiseksi tarvittavien parametrien päivitysten suunnan ja suuruuden. Optimointialgoritmi, kuten stokastinen gradientin laskeutuminen (SGD) tai Adam, käyttää näitä gradientteja mallin parametrien päivittämiseen iteratiivisesti, mikä tekee ennusteista tarkempia ajan myötä.

Iteratiivinen koulutus

Koulutusprosessi tapahtuu iteratiivisesti useiden aikakausien aikana. Jokaisella aikakaudella malli käy läpi koko harjoitustietojoukon, päivittää sen parametreja ja hienosäätää ymmärrystään käännösmalleista. Toistamalla tätä prosessia mallista tulee yhä taitavampi luomaan tarkkoja käännöksiä.

Validointi ja arviointi

Koko koulutuksen ajan arvioimme säännöllisesti mallin suorituskykyä validointijoukossa. Tämä arviointi auttaa meitä seuraamaan mallin etenemistä ja tekemään tarvittaessa muutoksia. Voimme käyttää mittareita, kuten BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), arvioidaksemme käännösten laatua ja vertaillaksemme niitä referenssikäännöksiin.

Käyttöönotto

Kun malli on koulutettu ja arvioitu, se on valmis käyttöön. TensorFlow tarjoaa useita vaihtoehtoja konekäännösmallien käyttöönottoon, mukaan lukien TensorFlow Serving, TensorFlow Lite ja TensorFlow.js. TensorFlow Serving mahdollistaa mallin palvelemisen REST API:n kautta, mikä mahdollistaa helpon integroinnin muihin sovelluksiin. TensorFlow Lite mahdollistaa mallin käyttämisen mobiililaitteilla rajoitetuilla resursseilla. TensorFlow.js mahdollistaa käyttöönoton verkkoselaimissa, jolloin käännös on käyttäjien saatavilla suoraan verkkosivustoilla.

Verkkokehystä, kuten FastAPI, voidaan myös käyttää REST-sovellusliittymän rakentamiseen.

Voit myös lukea lisätietoja artikkelistamme miten otat koneoppimismallisi käyttöön.

Jatkuva parantaminen

Konekäännösmallin rakentaminen on iteratiivinen prosessi. Käyttäjien palautteen seuranta, lisätietojen kerääminen ja mallin tarkentaminen säännöllisillä päivityksillä ovat olennaisia jatkuvan parantamisen kannalta. TensorFlow'n joustavuus ja skaalautuvuus helpottavat mallin mukauttamista muuttuviin vaatimuksiin ja uusiin kieliin.