Vai esat kādreiz domājis, kā darbojas mašīntulkošana? Pietiek ar dažām koda rindiņām, lai izveidotu rīkus, kas ir līdzīgi Google tulkotājam, DeepL utt. Šajā rakstā mēs jums pastāstīsim, kā izveidot mašīntulkošanas modeli no secības uz secību (seq2seq). Beigās jūs varēsit saprast, kā tas darbojas un kā izveidot izvietojamo tulkošanas modeli.
Izpratne par Seq2Seq modeli
Lai saprastu seq2seq modeļa jēdzienu, ienirt piemērā. Iedomājieties, ka jums ir teikums angļu valodā:
"How are you?"
un vēlaties to tulkot Tamazight valodā:
"Amek tettiliḍ?"
Seq2seq modelis sastāv no kodētāja un dekodētāja, kas darbojas kopā, lai veiktu šo tulkošanu.
1. Kodētājs: kodētājs paņem avota teikumu “Kā tev klājas?” un apstrādā to pa vārdam. Tas kodē informāciju fiksēta garuma vektorā, ko sauc par konteksta vektoru. Mūsu piemērā kodētājs analizētu katru vārdu un izveidotu jēgpilnu teikuma attēlojumu.
2. Dekodētājs: dekodētājs saņem konteksta vektoru no kodētāja un sāk ģenerēt mērķa teikumu “Amek tettiliḍ?”. Tas to dara vārdu pa vārdam, ņemot vērā konteksta vektoru un iepriekš ģenerētos vārdus. Dekodētājs mācās ģenerēt pareizo tulkojumu, pamatojoties uz modeļiem, ko tas atklāj apmācības laikā.
Datu sagatavošana
Tagad, kad mums ir izpratne par seq2seq modeli, runāsim par datu sagatavošanu, izmantojot to pašu piemēru.
Lai apmācītu mašīntulkošanas modeli, ir nepieciešams paralēls korpuss, kas sastāv no saskaņotiem teikumu pāriem gan avota (mūsu gadījumā angļu valodā), gan mērķa valodās (Tamazight). Vairāki resursi, piemēram, Europarl un UN Parallel Corpus, nodrošina milzīgu daudzvalodu datu apjomu.
1. Tokenizācija: pirmais solis datu sagatavošanā ir marķieri. Mēs sadalām angļu un Tamazight teikumus atsevišķos žetonos vai vārdos. Piemēram, angļu teikums "How are you?" būtu marķieris ['Kā', 'ir', 'tu, '?'] un Tamazight teikums "Amek tettiliḍ?" tiks pārveidots par ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Mēs izmantojam SOS un EOS, lai norādītu secības sākumu un beigas.
- Tīrīšana un normalizēšana: Tālāk mēs veicam marķierizēto teikumu tīrīšanu un normalizēšanu. Tas ietver visu nevajadzīgo rakstzīmju, pieturzīmju vai īpašo simbolu noņemšanu, kas varētu kavēt tulkošanas procesu. Piemēram, mēs varam noņemt jautājuma zīmi gan angļu, gan Tamazight teikumu beigās, lai vienkāršotu apmācības datus.
Atkarībā no avota un mērķa valodu īpašībām var būt nepieciešamas papildu valodai specifiskas pirmapstrādes darbības. Piemēram, franču valodā mums, iespējams, būs jāizmanto īpašas rakstzīmes, piemēram, diakritiskās zīmes vai diakritiskās zīmes.
3. Vārdnīcas izveide: Mēs veidojam vārdu krājumu, apkopojot unikālus vārdus gan no avota, gan mērķa teikumiem. Pēc tam katram vārdam tiek piešķirts unikāls indekss vai identifikators, kā rezultātā tiek iegūta tā sauktā vārdu iegulšanas karte, kas tiks izmantota apmācības procesā:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Ar to mūsu marķierizētais piemērs izskatītos šādi:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
4. Secības papildināšana: lai nodrošinātu vienādu secības garumu, mēs polsterējam teikumus ar īpašiem marķieriem (piemēram, “PAD” vai 0), lai tiem visiem būtu vienāds garums. Polsterējums ir nepieciešams, jo neironu tīkli parasti sagaida fiksēta garuma ievadi. Īsāku teikumu beigās pievienojot pildījuma marķierus, mēs izveidojam vienāda garuma secības, kas ļauj efektīvi apmācīt. Garums būtu garākā ievades teikuma vārdu skaits.
Piemēram, pievienojot mūsu ievades un izvades marķieriem polsterējumu 13, tiks iegūts šāds rezultāts:
[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
Modeļu apmācība
Ar sagatavotajiem datiem mēs varam turpināt mūsu mašīntulkošanas modeļa apmācību. Mēs sadalām datus apmācības un apstiprināšanas komplektos. Apmācības komplekts tiek izmantots, lai atjauninātu modeļa parametrus apmācības laikā, savukārt validācijas komplekts palīdz mums uzraudzīt modeļa veiktspēju un novērst pārmērīgu uzstādīšanu.
Neironu tīklu apmācība
Apmācības laikā mēs padodam modeli ar avota teikumiem (angļu valodā) kā ievadi un atbilstošos mērķa teikumus (Tamazight) kā vēlamo izvadi. Modelis ģenerē prognozes mērķa teikumiem, vārdu pa vārdam, pamatojoties uz ievades secībām. Šīs prognozes tiek salīdzinātas ar faktiskajām mērķa sekvencēm, izmantojot zaudēšanas funkciju, piemēram, kategorisko krustentropiju.
Atpakaļpavairošana un parametru atjauninājumi
Izmantojot atpakaļpavairošanas procesu, modelis aprēķina zaudējumu gradientus attiecībā uz tā parametriem. Šie gradienti norāda parametru atjaunināšanas virzienu un apjomu, kas nepieciešami, lai samazinātu zaudējumus. Optimizācijas algoritms, piemēram, stohastiskā gradienta nolaišanās (SGD) vai Adam, izmanto šos gradientus, lai iteratīvi atjauninātu modeļa parametrus, padarot prognozes precīzākas laika gaitā.
Iteratīvā apmācība
Apmācības process notiek iteratīvi vairākos posmos. Katrā laikmetā modelis iet cauri visai apmācības datu kopai, atjauninot tās parametrus un precizējot izpratni par tulkošanas modeļiem. Atkārtojot šo procesu, modelis kļūst arvien prasmīgāks precīzu tulkojumu ģenerēšanā.
Validācija un novērtēšana
Apmācības laikā mēs periodiski novērtējam modeļa veiktspēju validācijas komplektā. Šis novērtējums palīdz mums pārraudzīt modeļa progresu un vajadzības gadījumā veikt korekcijas. Mēs varam izmantot tādus rādītājus kā BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), lai novērtētu tulkojumu kvalitāti un salīdzinātu tos ar atsauces tulkojumiem.
Izvietošana
Kad modelis ir apmācīts un novērtēts, tas ir gatavs izvietošanai. TensorFlow nodrošina vairākas mašīntulkošanas modeļu izvietošanas iespējas, tostarp TensorFlow Serving, TensorFlow Lite un TensorFlow.js. TensorFlow Serving ļauj apkalpot modeli, izmantojot REST API, nodrošinot vieglu integrāciju ar citām lietojumprogrammām. TensorFlow Lite ļauj palaist modeli mobilajās ierīcēs ar ierobežotiem resursiem. TensorFlow.js nodrošina izvietošanu tīmekļa pārlūkprogrammās, padarot tulkojumu pieejamu lietotājiem tieši vietnēs.
Lai izveidotu REST API, var izmantot arī tīmekļa ietvaru, piemēram, FastAPI.
Lai iegūtu plašāku informāciju, varat arī skatīt mūsu rakstu par kā izvietot mašīnmācīšanās modeli.
Pastāvīga uzlabošana
Mašīntulkošanas modeļa izveide ir iteratīvs process. Lietotāju atsauksmju uzraudzība, papildu datu vākšana un modeļa uzlabošana, regulāri atjauninot, ir būtiska nepārtrauktai uzlabošanai. TensorFlow elastība un mērogojamība ļauj vieglāk pielāgot modeli mainīgajām prasībām un jaunām valodām.
