Elgondolkozott már azon, hogyan működik a gépi fordítás? Néhány sornyi kód elegendő a Google Fordítóhoz, a DeepL-hez stb. hasonló eszközök létrehozásához. Ebben a cikkben végigvezetjük a szekvencia-szekvenciák (seq2seq) gépi fordítási modell létrehozásának folyamatán. A végére képes lesz megérteni, hogyan működik, és hogyan lehet telepíthető fordítási modellel rendelkezni.
A Seq2Seq modell megértése
A seq2seq modell koncepciójának megértéséhez vessünk egy példát. Képzeld el, hogy van egy angol mondatod:
"How are you?"
és le akarja fordítani Tamazightra:
"Amek tettiliḍ?"
A seq2seq modell egy kódolóból és egy dekódolóból áll, amelyek együtt hajtják végre ezt a fordítást.
-
Kódoló: A kódoló veszi a "Hogy vagy?" forrásmondatot, és szóról szóra feldolgozza. Az információt egy rögzített hosszúságú vektorba kódolja, amelyet kontextusvektornak neveznek. Példánkban a kódoló elemzi az egyes szavakat, és létrehozza a mondat értelmes ábrázolását.
-
Dekóder: A dekódoló megkapja a környezeti vektort a kódolótól, és elkezdi generálni az "Amek tettiliḍ?" célmondatot. Ezt szóról szóra teszi, figyelembe véve a kontextusvektort és a korábban generált szavakat. A dekóder megtanulja a helyes fordítást az edzés során felfedezett minták alapján generálni.
Adatok előkészítése
Most, hogy megértettük a seq2seq modellt, beszéljünk az adatok előkészítéséről ugyanezen példa segítségével.
A gépi fordítási modell betanításához párhuzamos korpuszra van szükség, amely egymáshoz igazított mondatpárokból áll mind a forrás (esetünkben angol), mind a célnyelven (Tamazight). Számos forrás, például az Europarl és az UN Parallel Corpus hatalmas mennyiségű többnyelvű adatot biztosít.
-
Tokenizálás: Az adatok előkészítésének első lépése a tokenizálás. Az angol és a Tamazight mondatokat egyedi jelzőkre vagy szavakra bontjuk. Például az angol "How are you?" a ['Hogyan', 'vagyok', 'te, '?'] és a Tamazight mondat "Amek tettiliḍ?" tokenizálva lenne ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. A sorozat kezdetének és végének jelzésére SOS és EOS használjuk.
-
Tisztítás és normalizálás: Ezt követően tisztítást és normalizálást hajtunk végre a tokenizált mondatokon. Ez magában foglalja a felesleges karakterek, írásjelek vagy speciális szimbólumok eltávolítását, amelyek akadályozhatják a fordítási folyamatot. Például eltávolíthatjuk a kérdőjelet az angol és a Tamazight mondat végéről, hogy egyszerűsítsük a képzési adatokat.
A forrás- és célnyelvek jellemzőitől függően további nyelvspecifikus előfeldolgozási lépésekre lehet szükség. Például a franciában előfordulhat, hogy speciális karaktereket, például ékezeteket vagy diakritikus karaktereket kell kezelnünk.
- Szókincs létrehozása: Szókincset készítünk úgy, hogy egyedi szavakat gyűjtünk a forrás- és a célmondatból. Ezután minden szóhoz egyedi index vagy azonosító van hozzárendelve, ami az általunk úgynevezett szavak beágyazó térképet eredményez, amelyet a képzési folyamat során használunk:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Ezzel a tokenizált példánk így nézne ki:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Sequence Padding: Az egyenletes sorozathosszak biztosítása érdekében a mondatokat speciális tokenekkel (pl. "PAD" vagy 0) párnázzuk ki, hogy mindegyik azonos hosszúságú legyen. A kitöltésre azért van szükség, mert a neurális hálózatok jellemzően rögzített hosszúságú bemeneteket várnak el. A rövidebb mondatok végére kitöltő tokenekkel egyenlő hosszúságú sorozatokat hozunk létre, ami lehetővé teszi a hatékony képzést. A hossza a leghosszabb bemeneti mondat szavainak száma lenne.
Például, ha 13-as kitöltést alkalmazunk a bemeneti és kimeneti tokenekre, a következő eredményt kapjuk:
[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
Modellképzés
Az elkészített adatok birtokában folytathatjuk gépi fordítási modellünk betanítását. Az adatokat képzési és validációs készletekre bontjuk. Az oktatókészlet a modell paramétereinek frissítésére szolgál a képzés során, míg a validációs készlet segít a modell teljesítményének nyomon követésében és a túlillesztés megelőzésében.
Neurális hálózatok képzése
A képzés során bemenetként a forrásmondatokkal (angol), a kívánt kimenetként pedig a megfelelő célmondatokkal (Tamazight) tápláljuk a modellt. A modell a bemeneti szekvenciák alapján szóról szóra előrejelzéseket generál a célmondatokhoz. Ezeket az előrejelzéseket a tényleges célszekvenciákkal egy veszteségi függvény, például kategorikus keresztentrópia segítségével hasonlítják össze.
Visszaterjesztés és paraméterfrissítések
A visszaszaporítás folyamatán keresztül a modell kiszámítja a veszteség gradienseit a paramétereihez képest. Ezek a színátmenetek jelzik a veszteség minimalizálásához szükséges paraméterfrissítések irányát és nagyságát. Az optimalizáló algoritmus, mint például a sztochasztikus gradiens süllyedés (SGD) vagy az Adam, ezeket a gradienseket használja a modell paramétereinek iteratív frissítésére, így az előrejelzések idővel pontosabbak.
Iteratív képzés
A képzési folyamat iteratív módon, több korszakon keresztül megy végbe. Minden korszakban a modell végigmegy a teljes betanítási adatkészleten, frissíti annak paramétereit és finomítja a fordítási minták megértését. Ennek a folyamatnak a megismétlésével a modell egyre jártasabb lesz a pontos fordítások előállításában.
Érvényesítés és értékelés
A képzés során időszakonként értékeljük a modell teljesítményét a validációs halmazon. Ez az értékelés segít nyomon követni a modell előrehaladását, és szükség esetén módosításokat végezni. Használhatunk olyan mérőszámokat, mint a BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), hogy értékeljük a fordítások minőségét, és összehasonlítsuk azokat a referencia fordításokkal.
Bevezetés
A modell betanítása és értékelése után készen áll a telepítésre. A TensorFlow számos lehetőséget kínál a gépi fordítási modellek üzembe helyezésére, beleértve a TensorFlow Serving, a TensorFlow Lite és a TensorFlow.js. A TensorFlow szolgáltatás lehetővé teszi a modell kiszolgálását a REST API-n keresztül, lehetővé téve az egyszerű integrációt más alkalmazásokkal. A TensorFlow Lite lehetővé teszi a modell futtatását korlátozott erőforrásokkal rendelkező mobileszközökön. A TensorFlow.js lehetővé teszi a webböngészőkben történő telepítést, így a fordítás közvetlenül a webhelyeken érhető el a felhasználók számára.
Egy webes keretrendszer, például a FastAPI is használható REST API létrehozására.
További részletekért tekintse meg [a gépi tanulási modell bevezetése] című cikkünket (/blog/deploy-your-machine-learning-model-with-python).
Folyamatos fejlesztés
A gépi fordítási modell felépítése iteratív folyamat. A felhasználói visszajelzések figyelése, a további adatok gyűjtése és a modell rendszeres frissítésekkel történő finomítása elengedhetetlen a folyamatos fejlesztéshez. A TensorFlow rugalmassága és méretezhetősége megkönnyíti a modell adaptálását a változó követelményekhez és az új nyelvekhez.
