Você já se perguntou como funciona a tradução automática? Poucas linhas de código são suficientes para construir ferramentas semelhantes ao Google Translate, DeepL, etc. Neste artigo, orientaremos você no processo de criação de um modelo de tradução automática sequência a sequência (seq2seq). Ao final, você será capaz de entender como funciona e como ter um modelo de tradução implantável.
Compreendendo o modelo Seq2Seq
Para compreender o conceito do modelo seq2seq, vamos mergulhar em um exemplo. Imagine que você tem uma frase em inglês:
"How are you?"
e você deseja traduzi-lo para o Tamazight:
"Amek tettiliḍ?"
O modelo seq2seq consiste em um codificador e um decodificador, que trabalham juntos para realizar essa tradução.
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Codificador: O codificador pega a frase de origem, "Como vai você?", e a processa palavra por palavra. Ele codifica as informações em um vetor de comprimento fixo chamado vetor de contexto. No nosso exemplo, o codificador analisaria cada palavra e criaria uma representação significativa da frase.
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Decodificador: O decodificador recebe o vetor de contexto do codificador e começa a gerar a sentença alvo, "Amek tettiliḍ?". Ele faz isso palavra por palavra, levando em consideração o vetor de contexto e as palavras geradas anteriormente. O decodificador aprende a gerar a tradução correta com base nos padrões que descobre durante o treinamento.
Preparação de dados
Agora que entendemos o modelo seq2seq, vamos falar sobre a preparação de dados usando o mesmo exemplo.
Para treinar um modelo de tradução automática, é necessário um corpus paralelo, que consiste em pares de frases alinhadas tanto no idioma de origem (inglês no nosso caso) quanto no idioma de destino (Tamazight). Vários recursos como Europarl e UN Parallel Corpus fornecem grandes quantidades de dados multilíngues.
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Tokenização: A primeira etapa na preparação de dados é a tokenização. Dividimos as frases em inglês e Tamazight em tokens ou palavras individuais. Por exemplo, a frase em inglês "How are you?" seria simbolizado em ['Como', 'é', 'você', '?'], e a frase Tamazight "Amek tettiliḍ?" seria tokenizado em ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Usamos SOS e EOS para indicar início e fim da sequência.
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Limpeza e Normalização: Em seguida, realizamos limpeza e normalização nas sentenças tokenizadas. Isso envolve a remoção de caracteres, pontuação ou símbolos especiais desnecessários que possam atrapalhar o processo de tradução. Por exemplo, podemos remover o ponto de interrogação no final das frases em inglês e Tamazight para simplificar os dados de treinamento.
Dependendo das características dos idiomas de origem e de destino, podem ser necessárias etapas adicionais de pré-processamento específicas do idioma. Por exemplo, em francês, podemos precisar lidar com caracteres especiais como acentos ou diacríticos.
- Criação de vocabulário: Criamos um vocabulário coletando palavras exclusivas das frases de origem e de destino. Cada palavra recebe então um índice ou identificador exclusivo, resultando no que chamamos de mapa de incorporação de palavras, que será usado durante o processo de treinamento:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Com isso nosso exemplo tokenizado ficaria assim:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Preenchimento de sequência: Para garantir comprimentos de sequência uniformes, preenchemos as sentenças com tokens especiais (por exemplo, "PAD" ou 0) para que todas tenham o mesmo comprimento. O preenchimento é necessário porque as redes neurais normalmente esperam entradas de comprimento fixo. Ao adicionar tokens de preenchimento no final de frases mais curtas, criamos sequências de igual comprimento, permitindo um treinamento eficiente. O comprimento seria o número de palavras da frase de entrada mais longa.
Por exemplo, aplicar um preenchimento de 13 em nossos tokens de entrada e saída dará o seguinte resultado:
[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
Treinamento de modelo
Com os dados preparados, podemos prosseguir com o treinamento do nosso modelo de tradução automática. Dividimos os dados em conjuntos de treinamento e validação. O conjunto de treinamento é usado para atualizar os parâmetros do modelo durante o treinamento, enquanto o conjunto de validação nos ajuda a monitorar o desempenho do modelo e evitar overfitting.
Treinamento em Rede Neural
Durante o treinamento, alimentamos o modelo com as sentenças de origem (inglês) como entrada e as sentenças de destino correspondentes (Tamazight) como saída desejada. O modelo gera previsões para as sentenças alvo, palavra por palavra, com base nas sequências de entrada. Essas previsões são comparadas com as sequências alvo reais usando uma função de perda, como entropia cruzada categórica.
Retropropagação e atualizações de parâmetros
Através do processo de retropropagação, o modelo calcula os gradientes de perda em relação aos seus parâmetros. Esses gradientes indicam a direção e a magnitude das atualizações dos parâmetros necessárias para minimizar a perda. O algoritmo de otimização, como descida gradiente estocástica (SGD) ou Adam, usa esses gradientes para atualizar os parâmetros do modelo iterativamente, tornando as previsões mais precisas ao longo do tempo
Treinamento Iterativo
O processo de treinamento ocorre iterativamente ao longo de várias épocas. Em cada época, o modelo percorre todo o conjunto de dados de treinamento, atualizando seus parâmetros e aprimorando sua compreensão dos padrões de tradução. Ao repetir este processo, o modelo torna-se cada vez mais proficiente na geração de traduções precisas.
Validação e Avaliação
Ao longo do treinamento, avaliamos periodicamente o desempenho do modelo no conjunto de validação. Esta avaliação nos ajuda a monitorar o progresso do modelo e fazer ajustes se necessário. Podemos usar métricas como BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) para avaliar a qualidade das traduções e compará-las com as traduções de referência.
Implantação
Depois que o modelo for treinado e avaliado, ele estará pronto para implantação. O TensorFlow oferece várias opções para implantar modelos de tradução automática, incluindo TensorFlow Serving, TensorFlow Lite e TensorFlow.js. O TensorFlow Serving permite servir o modelo por meio de uma API REST, possibilitando fácil integração com outras aplicações. O TensorFlow Lite permite executar o modelo em dispositivos móveis com recursos limitados. O TensorFlow.js permite a implantação em navegadores da web, tornando a tradução acessível aos usuários diretamente nos sites.
Uma estrutura web como FastAPI também pode ser usada para construir uma API REST.
Você também pode verificar nosso artigo sobre como implantar seu modelo de aprendizado de máquina para obter mais detalhes.
Melhoria continua
Construir um modelo de tradução automática é um processo iterativo. Monitorar o feedback dos usuários, coletar dados adicionais e refinar o modelo por meio de atualizações regulares são essenciais para a melhoria contínua. A flexibilidade e a escalabilidade do TensorFlow facilitam a adaptação do modelo aos requisitos em evolução e às novas linguagens.
