Har du noen gang lurt på hvordan maskinoversettelse fungerer? Få linjer med kode er nok til å bygge verktøy som ligner på Google Translate, DeepL osv. I denne artikkelen vil vi lede deg gjennom prosessen med å lage en sekvens-til-sekvens (seq2seq) maskinoversettelsesmodell. På slutten vil du kunne forstå hvordan det fungerer, og hvordan du har en distribuerbar oversettelsesmodell.
Forstå Seq2Seq-modellen
For å forstå konseptet med seq2seq-modellen, la oss dykke ned i et eksempel. Tenk deg at du har en setning på engelsk:
"How are you?"
og du vil oversette det til Tamazight:
"Amek tettiliḍ?"
Seq2seq-modellen består av en koder og en dekoder, som jobber sammen for å utføre denne oversettelsen.
-
Koder: Koderen tar kildesetningen "How are you?", og behandler den ord for ord. Den koder informasjonen inn i en vektor med fast lengde kalt kontekstvektoren. I vårt eksempel vil koderen analysere hvert ord og skape en meningsfull representasjon av setningen.
-
Dekoder: Dekoderen mottar kontekstvektoren fra koderen og begynner å generere målsetningen, "Amek tettiliḍ?". Den gjør dette ord for ord, og tar hensyn til kontekstvektoren og de tidligere genererte ordene. Dekoderen lærer å generere den riktige oversettelsen basert på mønstrene den oppdager under trening.
Dataforberedelse
Nå som vi har en forståelse av seq2seq-modellen, la oss snakke om dataforberedelse ved å bruke samme eksempel.
For å trene opp en maskinoversettelsesmodell kreves det et parallellkorpus, som består av justerte setningspar i både kilden (engelsk i vårt tilfelle) og målspråk (Tamazight). Flere ressurser som Europarl, og UN Parallel Corpus gir enorme mengder flerspråklige data.
-
Tokenisering: Det første trinnet i dataforberedelse er tokenisering. Vi bryter ned de engelske og Tamazight-setningene i individuelle tokens eller ord. For eksempel den engelske setningen "How are you?" vil bli tokenisert til ['Hvordan', 'er', 'du', '?'], og Tamazight-setningen "Amek tettiliḍ?" vil bli tokenisert til ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Vi bruker SOS og EOS for å indikere start og slutt på sekvensen.
-
Rengjøring og normalisering: Deretter utfører vi rengjøring og normalisering på de tokeniserte setningene. Dette innebærer å fjerne unødvendige tegn, tegnsetting eller spesielle symboler som kan hindre oversettelsesprosessen. For eksempel kan vi fjerne spørsmålstegnet på slutten av både den engelske og Tamazight-setningen for å forenkle treningsdataene.
Avhengig av egenskapene til kilde- og målspråkene, kan det være nødvendig med ytterligere språkspesifikke forbehandlingstrinn. For eksempel, på fransk, må vi kanskje håndtere spesialtegn som aksenter eller diakritiske tegn.
- Vokabularskaping: Vi lager et vokabular ved å samle unike ord fra både kilde- og målsetningene. Hvert ord blir deretter tildelt en unik indeks eller identifikator, noe som resulterer i det vi kaller et ordinnbyggingskart, som vil bli brukt under opplæringsprosessen:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Med det vil vårt tokeniserte eksempel se slik ut:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Sekvenspolstring: For å sikre ensartede sekvenslengder fyller vi setningene med spesielle tokens (f.eks. "PAD" eller 0) slik at de alle har samme lengde. Polstring er nødvendig fordi nevrale nettverk vanligvis forventer innganger med fast lengde. Ved å legge til polstringssymboler på slutten av kortere setninger, lager vi like lange sekvenser, noe som tillater effektiv trening. Lengden vil være antall ord i den lengste inndatasetningen.
For eksempel å bruke en polstring på 13 på våre input- og output-tokens vil gi følgende resultat:
[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
Modellopplæring
Med dataene forberedt, kan vi fortsette med opplæring av vår maskinoversettelsesmodell. Vi deler dataene inn i opplærings- og valideringssett. Treningssettet brukes til å oppdatere modellens parametere under trening, mens valideringssettet hjelper oss med å overvåke modellens ytelse og forhindre overfitting.
Neural Network Training
Under trening mater vi modellen med kildesetningene (engelsk) som input og de tilsvarende målsetningene (Tamazight) som ønsket utgang. Modellen genererer spådommer for målsetningene, ord for ord, basert på inndatasekvensene. Disse spådommene sammenlignes med de faktiske målsekvensene ved å bruke en tapsfunksjon, for eksempel kategorisk kryssentropi.
Tilbakepropagering og parameteroppdateringer
Gjennom prosessen med tilbakepropagering, beregner modellen gradientene til tapet med hensyn til parameterne. Disse gradientene indikerer retningen og størrelsen på parameteroppdateringer som er nødvendige for å minimere tapet. Optimaliseringsalgoritmen, for eksempel stokastisk gradientnedstigning (SGD) eller Adam, bruker disse gradientene til å oppdatere modellens parametere iterativt, noe som gjør spådommene mer nøyaktige over tid
Iterativ opplæring
Treningsprosessen skjer iterativt over flere epoker. I hver epoke går modellen gjennom hele opplæringsdatasettet, oppdaterer parameterne og finjusterer forståelsen av oversettelsesmønstrene. Ved å gjenta denne prosessen, blir modellen stadig dyktigere til å generere nøyaktige oversettelser.
Validering og evaluering
Gjennom opplæringen evaluerer vi med jevne mellomrom modellens ytelse på valideringssettet. Denne evalueringen hjelper oss med å overvåke modellens fremgang og gjøre justeringer om nødvendig. Vi kan bruke beregninger som BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) for å vurdere kvaliteten på oversettelser og sammenligne dem med referanseoversettelsene.
Utplassering
Når modellen er trent og evaluert, er den klar for distribusjon. TensorFlow gir flere alternativer for å distribuere maskinoversettelsesmodeller, inkludert TensorFlow Serving, TensorFlow Lite og TensorFlow.js. TensorFlow-servering gjør det mulig å betjene modellen gjennom et REST API, noe som muliggjør enkel integrasjon med andre applikasjoner. TensorFlow Lite gjør det mulig å kjøre modellen på mobile enheter med begrensede ressurser. TensorFlow.js muliggjør distribusjon i nettlesere, noe som gjør oversettelsen tilgjengelig for brukere direkte på nettsteder.
Et nettrammeverk som FastAPI kan også brukes til å bygge en REST API.
Du kan også sjekke artikkelen vår om hvordan distribuere maskinlæringsmodellen din for mer informasjon.
Kontinuerlig forbedring
Å bygge en maskinoversettelsesmodell er en iterativ prosess. Overvåking av tilbakemeldinger fra brukere, innsamling av tilleggsdata og raffinering av modellen gjennom regelmessige oppdateringer er avgjørende for kontinuerlig forbedring. TensorFlows fleksibilitet og skalerbarhet gjør det lettere å tilpasse modellen til nye krav og nye språk.
