Modèle de traduction automatique séquence à séquence

Vous êtes-vous déjà demandé comment fonctionne la traduction automatique ? Quelques lignes de code suffisent pour créer des outils similaires à Google Translate, DeepL, etc. Dans cet article, nous vous guiderons à travers le processus de création d'un modèle de traduction automatique séquence à séquence (seq2seq). À la fin, vous serez en mesure de comprendre comment cela fonctionne et comment disposer d'un modèle de traduction déployable.

Comprendre le modèle Seq2Seq

Pour comprendre le concept du modèle seq2seq, passons à un exemple. Imaginez que vous ayez une phrase en anglais :

"How are you?"

et vous souhaitez le traduire en tamazight :

"Amek tettiliḍ?"

Le modèle seq2seq se compose d'un encodeur et d'un décodeur, qui travaillent ensemble pour effectuer cette traduction.

Encodeur : L'encodeur prend la phrase source "Comment vas-tu ?" et la traite mot par mot. Il code les informations dans un vecteur de longueur fixe appelé vecteur de contexte. Dans notre exemple, l'encodeur analyserait chaque mot et créerait une représentation significative de la phrase.
Décodeur : Le décodeur reçoit le vecteur de contexte de l'encodeur et commence à générer la phrase cible, "Amek tettiliḍ ?". Il le fait mot par mot, en tenant compte du vecteur de contexte et des mots générés précédemment. Le décodeur apprend à générer la traduction correcte en fonction des modèles qu'il découvre lors de la formation.

Préparation des données

Maintenant que nous comprenons le modèle seq2seq, parlons de la préparation des données en utilisant le même exemple.

Pour entraîner un modèle de traduction automatique, un corpus parallèle est nécessaire, composé de paires de phrases alignées dans la langue source (l'anglais dans notre cas) et la langue cible (le tamazight). Plusieurs ressources comme Europarl et UN Parallel Corpus fournissent de grandes quantités de données multilingues.

Tokenisation : La première étape de la préparation des données est la tokenisation. Nous décomposons les phrases anglaises et tamazight en jetons ou mots individuels. Par exemple, la phrase anglaise « Comment allez-vous ? » serait symbolisé en ['Comment', 'êtes', 'vous', '?'] et la phrase tamazight « Amek tettiliḍ ? serait symbolisé en ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Nous utilisons SOS et EOS pour indiquer le début et la fin de la séquence.
Nettoyage et normalisation : Ensuite, nous effectuons le nettoyage et la normalisation des phrases tokenisées. Cela implique de supprimer tous les caractères, signes de ponctuation ou symboles spéciaux inutiles qui pourraient gêner le processus de traduction. Par exemple, nous pourrions supprimer le point d'interrogation à la fin des phrases en anglais et en tamazight pour simplifier les données d'entraînement.

En fonction des caractéristiques des langues source et cible, des étapes de prétraitement supplémentaires spécifiques à la langue peuvent être nécessaires. Par exemple, en français, nous pourrions avoir besoin de gérer des caractères spéciaux comme des accents ou des signes diacritiques.

Création de vocabulaire : Nous créons un vocabulaire en collectant des mots uniques à partir des phrases source et cible. Chaque mot se voit ensuite attribuer un index ou un identifiant unique, ce qui donne lieu à ce que nous appelons une carte d'intégration de mots, qui sera utilisée pendant le processus de formation :

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

Avec cela, notre exemple tokenisé ressemblerait à ceci :

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

Remplissage de séquence : Pour garantir des longueurs de séquence uniformes, nous complétons les phrases avec des jetons spéciaux (par exemple, "PAD" ou 0) afin qu'elles aient toutes la même longueur. Le remplissage est nécessaire car les réseaux de neurones attendent généralement des entrées de longueur fixe. En ajoutant des jetons de remplissage à la fin de phrases plus courtes, nous créons des séquences de longueur égale, permettant un entraînement efficace. La longueur serait le nombre de mots de la phrase saisie la plus longue.

Par exemple, appliquer un padding de 13 sur nos jetons d'entrée et de sortie donnera le résultat suivant :

[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

Formation du modèle

Une fois les données préparées, nous pouvons procéder à la formation de notre modèle de traduction automatique. Nous divisons les données en ensembles de formation et de validation. L'ensemble de formation est utilisé pour mettre à jour les paramètres du modèle pendant la formation, tandis que l'ensemble de validation nous aide à surveiller les performances du modèle et à éviter le surajustement.

Formation sur les réseaux neuronaux

Pendant la formation, nous alimentons le modèle avec les phrases sources (anglais) en entrée et les phrases cibles correspondantes (Tamazight) en sortie souhaitée. Le modèle génère des prédictions pour les phrases cibles, mot par mot, sur la base des séquences d'entrée. Ces prédictions sont comparées aux séquences cibles réelles à l'aide d'une fonction de perte, telle que l'entropie croisée catégorielle.

Rétropropagation et mises à jour des paramètres

Grâce au processus de rétropropagation, le modèle calcule les gradients de perte par rapport à ses paramètres. Ces gradients indiquent la direction et l'ampleur des mises à jour des paramètres nécessaires pour minimiser la perte. L'algorithme d'optimisation, tel que la descente de gradient stochastique (SGD) ou Adam, utilise ces gradients pour mettre à jour les paramètres du modèle de manière itérative, rendant ainsi les prédictions plus précises au fil du temps.

Formation itérative

Le processus de formation se déroule de manière itérative sur plusieurs époques. À chaque époque, le modèle parcourt l’intégralité de l’ensemble de données de formation, mettant à jour ses paramètres et affinant sa compréhension des modèles de traduction. En répétant ce processus, le modèle devient de plus en plus efficace pour générer des traductions précises.

Validation et évaluation

Tout au long de la formation, nous évaluons périodiquement les performances du modèle sur l'ensemble de validation. Cette évaluation nous aide à suivre les progrès du modèle et à apporter des ajustements si nécessaire. Nous pouvons utiliser des mesures telles que BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) pour évaluer la qualité des traductions et les comparer aux traductions de référence.

Déploiement

Une fois le modèle formé et évalué, il est prêt à être déployé. TensorFlow propose plusieurs options pour déployer des modèles de traduction automatique, notamment TensorFlow Serving, TensorFlow Lite et TensorFlow.js. TensorFlow Serving permet de servir le modèle via une API REST, permettant une intégration facile avec d'autres applications. TensorFlow Lite permet d'exécuter le modèle sur des appareils mobiles avec des ressources limitées. TensorFlow.js permet le déploiement dans les navigateurs Web, rendant la traduction accessible aux utilisateurs directement sur les sites Web.

Un framework Web tel que FastAPI peut également être utilisé pour créer une API REST.

Vous pouvez également consulter notre article sur comment déployer votre modèle d'apprentissage automatique pour plus de détails.

Amélioration continue

La création d'un modèle de traduction automatique est un processus itératif. Le suivi des commentaires des utilisateurs, la collecte de données supplémentaires et l'affinement du modèle grâce à des mises à jour régulières sont essentiels pour une amélioration continue. La flexibilité et l'évolutivité de TensorFlow facilitent l'adaptation du modèle à l'évolution des exigences et aux nouveaux langages.