Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak działa tłumaczenie maszynowe? Wystarczy kilka linijek kodu, aby zbudować narzędzia podobne do Tłumacza Google, DeepL itp. W tym artykule przeprowadzimy Cię przez proces tworzenia modelu tłumaczenia maszynowego sekwencja do sekwencji (seq2seq). Na koniec będziesz w stanie zrozumieć, jak to działa i jak mieć możliwy do wdrożenia model tłumaczenia.
Zrozumienie modelu Seq2Seq
Aby zrozumieć koncepcję modelu seq2seq, przeanalizujmy przykład. Wyobraź sobie, że masz zdanie w języku angielskim:
"How are you?"
i chcesz przetłumaczyć to na Tamazight:
"Amek tettiliḍ?"
Model seq2seq składa się z kodera i dekodera, które współpracują ze sobą w celu wykonania tego tłumaczenia.
-
Koder: Koder pobiera zdanie źródłowe „Jak się masz?” i przetwarza je słowo po słowie. Koduje informacje w wektorze o stałej długości, zwanym wektorem kontekstu. W naszym przykładzie koder analizowałby każde słowo i tworzył znaczącą reprezentację zdania.
-
Dekoder: Dekoder odbiera wektor kontekstu z kodera i rozpoczyna generowanie docelowego zdania, „Amek tettiliḍ?”. Robi to słowo po słowie, biorąc pod uwagę wektor kontekstu i wcześniej wygenerowane słowa. Dekoder uczy się generować prawidłowe tłumaczenie w oparciu o wzorce odkryte podczas uczenia.
Przygotowywanie danych
Teraz, gdy już rozumiemy model seq2seq, porozmawiajmy o przygotowaniu danych na tym samym przykładzie.
Aby wytrenować model tłumaczenia maszynowego, wymagany jest korpus równoległy, który składa się z dopasowanych par zdań zarówno w języku źródłowym (w naszym przypadku angielskim), jak i docelowym (tamazight). Kilka zasobów, takich jak Europarl i UN Parallel Corpus, zapewnia ogromne ilości wielojęzycznych danych.
-
Tokenizacja: Pierwszym krokiem w przygotowaniu danych jest tokenizacja. Zdania w języku angielskim i tamazight dzielimy na pojedyncze tokeny lub słowa. Na przykład angielskie zdanie „How are you?” byłoby tokenizowane na [„Jak”, „jesteś”, „ty”, „?”] i zdanie tamazight „Amek tettiliḍ?” zostanie tokenizowane w ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Do wskazania początku i końca sekwencji używamy SOS i EOS.
-
Czyszczenie i normalizacja: Następnie przeprowadzamy czyszczenie i normalizację zdań tokenizowanych. Wiąże się to z usunięciem wszelkich niepotrzebnych znaków, znaków interpunkcyjnych lub symboli specjalnych, które mogłyby utrudniać proces tłumaczenia. Na przykład możemy usunąć znak zapytania na końcu zdań w języku angielskim i tamazight, aby uprościć dane szkoleniowe.
W zależności od cech języka źródłowego i docelowego mogą być wymagane dodatkowe etapy wstępnego przetwarzania specyficzne dla języka. Na przykład w języku francuskim może zaistnieć potrzeba obsługi znaków specjalnych, takich jak akcenty lub znaki diakrytyczne.
- Tworzenie słownictwa: Tworzymy słownictwo, zbierając unikalne słowa zarówno ze zdań źródłowych, jak i docelowych. Każdemu słowu przypisywany jest następnie unikalny indeks lub identyfikator, w wyniku czego powstaje tak zwana mapa osadzania słów, która będzie używana podczas procesu uczenia:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Dzięki temu nasz tokenizowany przykład wyglądałby tak:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Dopełnienie sekwencji: Aby zapewnić jednakową długość sekwencji, dopełniamy zdania specjalnymi znacznikami (np. „PAD” lub 0), tak aby wszystkie miały tę samą długość. Dopełnienie jest konieczne, ponieważ sieci neuronowe zazwyczaj oczekują danych wejściowych o stałej długości. Dodając żetony dopełniające na końcu krótszych zdań, tworzymy sekwencje o jednakowej długości, co pozwala na efektywny trening. Długość będzie liczbą słów najdłuższego zdania wejściowego.
Na przykład zastosowanie dopełnienia 13 na naszych tokenach wejściowych i wyjściowych da następujący wynik:
[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
Trening modelek
Po przygotowaniu danych możemy przystąpić do uczenia naszego modelu tłumaczenia maszynowego. Dane dzielimy na zbiory uczące i walidacyjne. Zbiór treningowy służy do aktualizacji parametrów modelu podczas uczenia, natomiast zbiór walidacyjny pomaga nam monitorować wydajność modelu i zapobiegać nadmiernemu dopasowaniu.
Trening sieci neuronowych
Podczas uczenia zasilamy model zdaniami źródłowymi (w języku angielskim) jako danymi wejściowymi i odpowiadającymi im zdaniami docelowymi (Tamazight) jako pożądanymi wynikami. Model generuje prognozy dla docelowych zdań, słowo po słowie, w oparciu o sekwencje wejściowe. Te przewidywania są porównywane z rzeczywistymi sekwencjami docelowymi przy użyciu funkcji straty, takiej jak kategoryczna entropia krzyżowa.
Propagacja wsteczna i aktualizacje parametrów
Poprzez proces propagacji wstecznej model oblicza gradienty strat w odniesieniu do ich parametrów. Gradienty te wskazują kierunek i wielkość aktualizacji parametrów niezbędnych do zminimalizowania strat. Algorytm optymalizacji, taki jak stochastyczne gradientowe opadanie (SGD) lub Adam, wykorzystuje te gradienty do iteracyjnej aktualizacji parametrów modelu, dzięki czemu przewidywania są z biegiem czasu dokładniejsze
Szkolenie iteracyjne
Proces uczenia zachodzi iteracyjnie w wielu epokach. W każdej epoce model przechodzi przez cały zbiór danych szkoleniowych, aktualizując jego parametry i dostrajając zrozumienie wzorców translacji. Powtarzając ten proces, model staje się coraz bardziej sprawny w generowaniu dokładnych tłumaczeń.
Walidacja i ocena
W trakcie szkolenia okresowo oceniamy działanie modelu na zbiorze walidacyjnym. Ta ocena pomaga nam monitorować postęp modelu i wprowadzać poprawki, jeśli to konieczne. Możemy używać wskaźników takich jak BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), aby ocenić jakość tłumaczeń i porównać je z tłumaczeniami referencyjnymi.
Zastosowanie
Po przeszkoleniu i ocenie modelu jest on gotowy do wdrożenia. TensorFlow zapewnia kilka opcji wdrażania modeli tłumaczenia maszynowego, w tym TensorFlow Serving, TensorFlow Lite i TensorFlow.js. TensorFlow Serving umożliwia obsługę modelu poprzez REST API, umożliwiając łatwą integrację z innymi aplikacjami. TensorFlow Lite umożliwia uruchomienie modelu na urządzeniach mobilnych przy ograniczonych zasobach. TensorFlow.js umożliwia wdrożenie w przeglądarkach internetowych, dzięki czemu tłumaczenie jest dostępne dla użytkowników bezpośrednio na stronach internetowych.
Do zbudowania interfejsu API REST można również użyć platformy internetowej, takiej jak FastAPI.
Więcej informacji znajdziesz też w naszym artykule na temat jak wdrożyć model uczenia maszynowego.
Ciągłe doskonalenie
Budowa modelu tłumaczenia maszynowego jest procesem iteracyjnym. Monitorowanie opinii użytkowników, zbieranie dodatkowych danych i udoskonalanie modelu poprzez regularne aktualizacje są niezbędne do ciągłego doskonalenia. Elastyczność i skalowalność TensorFlow ułatwiają dostosowanie modelu do zmieniających się wymagań i nowych języków.
