Ti sei mai chiesto come funziona la traduzione automatica? Sono sufficienti poche righe di codice per creare strumenti simili a Google Translate, DeepL, ecc. In questo articolo ti guideremo attraverso il processo di creazione di un modello di traduzione automatica sequenza-sequenza (seq2seq). Alla fine sarai in grado di capire come funziona e come avere un modello di traduzione implementabile.
Comprensione del modello Seq2Seq
Per comprendere il concetto del modello seq2seq, analizziamo un esempio. Immagina di avere una frase in inglese:
"How are you?"
e vuoi tradurlo in Tamazight:
"Amek tettiliḍ?"
Il modello seq2seq è costituito da un codificatore e un decodificatore, che lavorano insieme per eseguire questa traduzione.
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Codificatore: il codificatore prende la frase sorgente, "Come stai?", e la elabora parola per parola. Codifica le informazioni in un vettore di lunghezza fissa chiamato vettore di contesto. Nel nostro esempio, il codificatore analizzerebbe ogni parola e creerebbe una rappresentazione significativa della frase.
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Decoder: Il decoder riceve il vettore di contesto dal codificatore e inizia a generare la frase di destinazione, "Amek tettiliḍ?". Lo fa parola per parola, tenendo conto del vettore di contesto e delle parole generate in precedenza. Il decodificatore impara a generare la traduzione corretta in base ai modelli che scopre durante l'addestramento.
Preparazione dei dati
Ora che abbiamo compreso il modello seq2seq, parliamo della preparazione dei dati utilizzando lo stesso esempio.
Per addestrare un modello di traduzione automatica, è necessario un corpus parallelo, che consiste di coppie di frasi allineate sia nella lingua di partenza (inglese nel nostro caso) che in quella di destinazione (Tamazight). Diverse risorse come Europarl e UN Parallel Corpus forniscono grandi quantità di dati multilingue.
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Tokenizzazione: il primo passaggio nella preparazione dei dati è la tokenizzazione. Suddividiamo le frasi inglesi e tamazight in singoli token o parole. Ad esempio, la frase inglese "How are you?" verrebbe tokenizzato in ['Come', 'sei', 'tu', '?'], e la frase Tamazight "Amek tettiliḍ?" verrebbe tokenizzato in ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Usiamo SOS e EOS per indicare l'inizio e la fine della sequenza.
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Pulizia e normalizzazione: Successivamente, eseguiamo la pulizia e la normalizzazione sulle frasi tokenizzate. Ciò comporta la rimozione di caratteri non necessari, punteggiatura o simboli speciali che potrebbero ostacolare il processo di traduzione. Ad esempio, potremmo rimuovere il punto interrogativo alla fine delle frasi sia in inglese che in Tamazight per semplificare i dati di addestramento.
A seconda delle caratteristiche della lingua di partenza e di destinazione possono essere necessarie ulteriori fasi di preelaborazione specifiche della lingua. Ad esempio, in francese, potremmo dover gestire caratteri speciali come accenti o segni diacritici.
- Creazione del vocabolario: Creiamo un vocabolario raccogliendo parole uniche sia dalla frase di origine che da quella di destinazione. A ogni parola viene quindi assegnato un indice o identificatore univoco, risultando in quella che chiamiamo una mappa di incorporamento delle parole, che verrà utilizzata durante il processo di formazione:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Detto questo, il nostro esempio tokenizzato sarebbe simile al seguente:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Padding della sequenza: per garantire lunghezze di sequenza uniformi, riempiamo le frasi con token speciali (ad esempio, "PAD" o 0) in modo che abbiano tutte la stessa lunghezza. Il riempimento è necessario perché le reti neurali in genere si aspettano input di lunghezza fissa. Aggiungendo token di riempimento alla fine delle frasi più brevi, creiamo sequenze di uguale lunghezza, consentendo un addestramento efficiente. La lunghezza sarebbe il numero di parole della frase di input più lunga.
Ad esempio, applicando un riempimento pari a 13 sui nostri token di input e output si otterrà il seguente risultato:
[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
Formazione sui modelli
Con i dati preparati, possiamo procedere con l'addestramento del nostro modello di traduzione automatica. Dividiamo i dati in set di training e validazione. Il set di training viene utilizzato per aggiornare i parametri del modello durante l'addestramento, mentre il set di validazione ci aiuta a monitorare le prestazioni del modello e a prevenire l'overfitting.
Formazione sulla rete neurale
Durante l'addestramento, alimentiamo il modello con le frasi di origine (inglese) come input e le corrispondenti frasi di destinazione (Tamazight) come output desiderato. Il modello genera previsioni per le frasi target, parola per parola, in base alle sequenze di input. Queste previsioni vengono confrontate con le sequenze target effettive utilizzando una funzione di perdita, come l'entropia incrociata categoriale.
Backpropagation e aggiornamenti dei parametri
Attraverso il processo di backpropagation, il modello calcola i gradienti della perdita rispetto ai suoi parametri. Questi gradienti indicano la direzione e l'entità degli aggiornamenti dei parametri necessari per ridurre al minimo la perdita. L'algoritmo di ottimizzazione, come la discesa del gradiente stocastico (SGD) o Adam, utilizza questi gradienti per aggiornare iterativamente i parametri del modello, rendendo le previsioni più accurate nel tempo
Formazione iterativa
Il processo di formazione avviene in modo iterativo su più epoche. In ogni epoca, il modello esamina l'intero set di dati di addestramento, aggiornando i suoi parametri e perfezionando la comprensione dei modelli di traduzione. Ripetendo questo processo, il modello diventa sempre più abile nel generare traduzioni accurate.
Convalida e valutazione
Durante la formazione, valutiamo periodicamente le prestazioni del modello sul set di validazione. Questa valutazione ci aiuta a monitorare i progressi del modello e ad apportare modifiche, se necessario. Possiamo utilizzare parametri come BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) per valutare la qualità delle traduzioni e confrontarle con le traduzioni di riferimento.
Distribuzione
Una volta addestrato e valutato, il modello è pronto per la distribuzione. TensorFlow offre diverse opzioni per la distribuzione di modelli di traduzione automatica, tra cui TensorFlow Serving, TensorFlow Lite e TensorFlow.js. TensorFlow Serving consente di servire il modello tramite un'API REST, consentendo una facile integrazione con altre applicazioni. TensorFlow Lite consente di eseguire il modello su dispositivi mobili con risorse limitate. TensorFlow.js consente la distribuzione nei browser Web, rendendo la traduzione accessibile agli utenti direttamente sui siti Web.
Per creare un'API REST è anche possibile utilizzare un framework web come FastAPI.
Puoi anche consultare il nostro articolo su come distribuire il tuo modello di machine learning per maggiori dettagli.
Miglioramento continuo
Costruire un modello di traduzione automatica è un processo iterativo. Monitorare il feedback degli utenti, raccogliere dati aggiuntivi e perfezionare il modello attraverso aggiornamenti regolari sono essenziali per il miglioramento continuo. La flessibilità e la scalabilità di TensorFlow semplificano l'adattamento del modello ai requisiti in evoluzione e ai nuovi linguaggi.
