Algunha vez te preguntas como funciona a tradución automática? Poucas liñas de código son suficientes para crear ferramentas similares a Google Translate, DeepL, etc. Neste artigo, guiarémosche a través do proceso de creación dun modelo de tradución automática de secuencia a secuencia (seq2seq). Ao final, poderás entender como funciona e como ter un modelo de tradución despregable.
Comprensión do modelo Seq2Seq
Para comprender o concepto do modelo seq2seq, mergullémonos nun exemplo. Imaxina que tes unha frase en inglés:
"How are you?"
e queres traducilo ao tamazight:
"Amek tettiliḍ?"
O modelo seq2seq consta dun codificador e un decodificador, que traballan xuntos para realizar esta tradución.
-
Codificador: O codificador toma a frase fonte, "Como estás?", e procesa palabra por palabra. Codifica a información nun vector de lonxitude fixa chamado vector de contexto. No noso exemplo, o codificador analizaría cada palabra e crearía unha representación significativa da frase.
-
Decodificador: O decodificador recibe o vector de contexto do codificador e comeza a xerar a frase de destino, "Amek tettiliḍ?". Fai isto palabra por palabra, tendo en conta o vector de contexto e as palabras xeradas previamente. O descodificador aprende a xerar a tradución correcta en función dos patróns que descobre durante o adestramento.
Preparación de datos
Agora que entendemos o modelo seq2seq, imos falar sobre a preparación de datos usando o mesmo exemplo.
Para adestrar un modelo de tradución automática, é necesario un corpus paralelo, que consta de pares de frases aliñadas tanto na lingua de orixe (no noso caso inglés) como na lingua de destino (tamazight). Varios recursos como Europarl e UN Parallel Corpus proporcionan grandes cantidades de datos multilingües.
-
Tokenización: O primeiro paso na preparación de datos é a tokenización. Desglosamos as frases en inglés e en tamazight en sinais ou palabras individuais. Por exemplo, a frase en inglés "How are you?" estaría identificado en ['Como', 'estás', 'ti', '?'] e a oración tamazight "Amek tettiliḍ?" sería tokenizado en ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Usamos SOS e EOS para indicar o inicio e o final da secuencia.
-
Limpeza e normalización: A continuación, realizamos a limpeza e normalización das frases tokenizadas. Isto implica eliminar calquera carácter innecesario, puntuación ou símbolos especiais que poidan dificultar o proceso de tradución. Por exemplo, podemos eliminar o signo de interrogación ao final das oracións en inglés e en tamazight para simplificar os datos de adestramento.
Dependendo das características das linguas de orixe e destino, poden ser necesarios pasos adicionais de preprocesamento específicos da lingua. Por exemplo, en francés, é posible que necesitemos manexar caracteres especiais como acentos ou signos diacríticos.
- Creación de vocabulario: Creamos un vocabulario recollendo palabras únicas tanto das frases de orixe como de destino. A cada palabra asígnaselle un índice ou identificador único, dando como resultado o que chamamos mapa de incorporación de palabras, que se utilizará durante o proceso de adestramento:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Con iso, o noso exemplo tokenizado quedaría así:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Recheo de secuencias: Para garantir lonxitudes de secuencia uniformes, enchemos as frases con fichas especiais (por exemplo, "PAD" ou 0) para que todas teñan a mesma lonxitude. O recheo é necesario porque as redes neuronais normalmente esperan entradas de lonxitude fixa. Engadindo fichas de recheo ao final de frases máis curtas, creamos secuencias de igual lonxitude, permitindo un adestramento eficiente. A lonxitude sería o número de palabras da frase de entrada máis longa.
Por exemplo, aplicar un recheo de 13 nos nosos tokens de entrada e saída dará o seguinte 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
Formación de modelos
Cos datos preparados, podemos proceder a adestrar o noso modelo de tradución automática. Dividimos os datos en conxuntos de formación e validación. O conxunto de adestramento utilízase para actualizar os parámetros do modelo durante o adestramento, mentres que o conxunto de validación axúdanos a supervisar o rendemento do modelo e evitar o sobreajuste.
Formación en redes neuronais
Durante o adestramento, alimentamos o modelo coas frases de orixe (inglés) como entrada e as frases de destino correspondentes (Tamazight) como saída desexada. O modelo xera predicións para as frases de destino, palabra por palabra, en función das secuencias de entrada. Estas predicións compáranse coas secuencias obxectivo reais mediante unha función de perda, como a entropía cruzada categórica.
Backpropagation e actualizacións de parámetros
A través do proceso de retropropagación, o modelo calcula os gradientes da perda con respecto aos seus parámetros. Estes gradientes indican a dirección e a magnitude das actualizacións dos parámetros necesarias para minimizar a perda. O algoritmo de optimización, como o descenso do gradiente estocástico (SGD) ou Adam, usa estes gradientes para actualizar os parámetros do modelo de forma iterativa, facendo que as predicións sexan máis precisas ao longo do tempo.
Formación iterativa
O proceso de adestramento ocorre de forma iterativa durante varias épocas. En cada época, o modelo percorre todo o conxunto de datos de adestramento, actualizando os seus parámetros e afinando a súa comprensión dos patróns de tradución. Ao repetir este proceso, o modelo faise cada vez máis competente para xerar traducións precisas.
Validación e Avaliación
Ao longo da formación, avaliamos periodicamente o rendemento do modelo no conxunto de validación. Esta avaliación axúdanos a supervisar o progreso do modelo e facer axustes se é necesario. Podemos utilizar métricas como BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) para avaliar a calidade das traducións e comparalas coas traducións de referencia.
Implantación
Unha vez que o modelo está adestrado e avaliado, está listo para a súa implantación. TensorFlow ofrece varias opcións para implementar modelos de tradución automática, incluíndo TensorFlow Serving, TensorFlow Lite e TensorFlow.js. TensorFlow Serving permite servir o modelo a través dunha API REST, permitindo unha fácil integración con outras aplicacións. TensorFlow Lite permite executar o modelo en dispositivos móbiles con recursos limitados. TensorFlow.js permite a implantación en navegadores web, facendo que a tradución sexa accesible para os usuarios directamente nos sitios web.
Tamén se pode usar un marco web como FastAPI para crear unha API REST.
Tamén podes consultar o noso artigo sobre como implementar o teu modelo de aprendizaxe automática para obter máis detalles.
Mellora continua
Construír un modelo de tradución automática é un proceso iterativo. O seguimento dos comentarios dos usuarios, a recollida de datos adicionais e o perfeccionamento do modelo mediante actualizacións periódicas son esenciais para a mellora continua. A flexibilidade e escalabilidade de TensorFlow facilitan a adaptación do modelo aos requisitos en evolución e aos novos idiomas.
