Te-ai întrebat vreodată cum funcționează traducerea automată? Câteva linii de cod sunt suficiente pentru a construi instrumente similare cu Google Translate, DeepL etc. În acest articol, vă vom ghida prin procesul de creare a unui model de traducere automată secvență-la-secvență (seq2seq). Până la sfârșit, veți putea înțelege cum funcționează și cum să aveți un model de traducere implementabil.
Înțelegerea modelului Seq2Seq
Pentru a înțelege conceptul modelului seq2seq, să ne aruncăm într-un exemplu. Imaginează-ți că ai o propoziție în engleză:
"How are you?"
și vrei să o traduci în tamazight:
"Amek tettiliḍ?"
Modelul seq2seq constă dintr-un encoder și un decodor, care lucrează împreună pentru a efectua această translație.
-
Coder: Codificatorul preia propoziția sursă, „Ce mai faci?” și o procesează cuvânt cu cuvânt. Acesta codifică informația într-un vector de lungime fixă numit vector de context. În exemplul nostru, codificatorul ar analiza fiecare cuvânt și va crea o reprezentare semnificativă a propoziției.
-
Decodor: Decodorul primește vectorul context de la codificator și începe să genereze propoziția țintă, „Amek tettiliḍ?”. Face acest lucru cuvânt cu cuvânt, ținând cont de vectorul de context și de cuvintele generate anterior. Decodorul învață să genereze traducerea corectă pe baza tiparelor pe care le descoperă în timpul antrenamentului.
Pregătirea datelor
Acum că înțelegem modelul seq2seq, să vorbim despre pregătirea datelor folosind același exemplu.
Pentru a antrena un model de traducere automată, este necesar un corpus paralel, care constă din perechi de propoziții aliniate atât în limbile sursă (în cazul nostru), cât și în limbile țintă (tamazight). Mai multe resurse precum Europarl și UN Parallel Corpus oferă cantități mari de date multilingve.
-
Tokenizare: Primul pas în pregătirea datelor este tokenizarea. Descompunem propozițiile în engleză și tamazight în simboluri sau cuvinte individuale. De exemplu, propoziția în engleză „Cum ești?” ar fi simbolizat în [„Cum”, „ești”, „tu”, „?”] și propoziția tamazight „Amek tettiliḍ?” ar fi tokenizat în [„SOS”, „Amek”, „tettiliḍ”, „?”, „EOS”]. Folosim SOS și EOS pentru a indica începutul și sfârșitul secvenței.
-
Curățare și Normalizare: În continuare, efectuăm curățarea și normalizarea propozițiilor tokenizate. Aceasta implică eliminarea oricăror caractere inutile, semne de punctuație sau simboluri speciale care ar putea împiedica procesul de traducere. De exemplu, am putea elimina semnul de întrebare de la sfârșitul ambelor propoziții în engleză și tamazight pentru a simplifica datele de antrenament.
În funcție de caracteristicile limbilor sursă și țintă, pot fi necesari pași suplimentari de preprocesare specifici limbii. De exemplu, în franceză, ar putea fi nevoie să gestionăm caractere speciale, cum ar fi accente sau diacritice.
- Crearea de vocabular: Creăm un vocabular prin colectarea cuvintelor unice atât din propozițiile sursă, cât și din propozițiile țintă. Fiecărui cuvânt i se atribuie apoi un index sau un identificator unic, rezultând ceea ce numim o hartă de încorporare a cuvintelor, care va fi folosită în timpul procesului de instruire:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Cu asta exemplul nostru tokenizat ar arăta astfel:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Sequence Padding: Pentru a asigura lungimi uniforme ale secvenței, completăm propozițiile cu simboluri speciale (de exemplu, „PAD” sau 0), astfel încât toate să aibă aceeași lungime. Umplutura este necesară deoarece rețelele neuronale așteaptă de obicei intrări de lungime fixă. Adăugând jetoane de umplutură la sfârșitul propozițiilor mai scurte, creăm secvențe de lungime egală, permițând un antrenament eficient. Lungimea ar fi numărul de cuvinte al celei mai lungi propoziții introduse.
De exemplu, aplicarea unei umpluturi de 13 pe jetoanele noastre de intrare și ieșire va da următorul rezultat:
[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
Training model
Cu datele pregătite, putem continua cu antrenarea modelului nostru de traducere automată. Împărțim datele în seturi de instruire și validare. Setul de antrenament este folosit pentru a actualiza parametrii modelului în timpul antrenamentului, în timp ce setul de validare ne ajută să monitorizăm performanța modelului și să prevenim supraadaptarea.
Antrenamentul rețelei neuronale
În timpul antrenamentului, alimentăm modelul cu propozițiile sursă (engleză) ca intrare și propozițiile țintă corespunzătoare (Tamazight) ca rezultat dorit. Modelul generează predicții pentru propozițiile țintă, cuvânt cu cuvânt, pe baza secvențelor de intrare. Aceste predicții sunt comparate cu secvențele țintă reale folosind o funcție de pierdere, cum ar fi entropia încrucișată categorială.
Backpropagation și actualizări de parametri
Prin procesul de retropropagare, modelul calculează gradienții pierderii în raport cu parametrii săi. Acești gradienți indică direcția și magnitudinea actualizărilor parametrilor necesare pentru a minimiza pierderea. Algoritmul de optimizare, cum ar fi coborârea gradientului stocastic (SGD) sau Adam, utilizează acești gradienți pentru a actualiza parametrii modelului în mod iterativ, făcând predicțiile mai precise în timp.
Instruire iterativă
Procesul de formare are loc iterativ pe mai multe epoci. În fiecare epocă, modelul parcurge întregul set de date de antrenament, actualizându-și parametrii și perfecționându-și înțelegerea modelelor de traducere. Repetând acest proces, modelul devine din ce în ce mai competent în a genera traduceri precise.
Validare și evaluare
Pe parcursul antrenamentului, evaluăm periodic performanța modelului pe setul de validare. Această evaluare ne ajută să monitorizăm progresul modelului și să facem ajustări dacă este necesar. Putem folosi valori precum BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) pentru a evalua calitatea traducerilor și a le compara cu traducerile de referință.
Implementare
Odată ce modelul este instruit și evaluat, este gata pentru implementare. TensorFlow oferă mai multe opțiuni pentru implementarea modelelor de traducere automată, inclusiv TensorFlow Serving, TensorFlow Lite și TensorFlow.js. TensorFlow Serving permite servirea modelului printr-un API REST, permițând integrarea ușoară cu alte aplicații. TensorFlow Lite permite rularea modelului pe dispozitive mobile cu resurse limitate. TensorFlow.js permite implementarea în browsere web, făcând traducerea accesibilă utilizatorilor direct pe site-uri web.
Un cadru web precum FastAPI poate fi, de asemenea, utilizat pentru a construi un API REST.
De asemenea, puteți consulta articolul nostru despre cum să implementați modelul de învățare automată pentru mai multe detalii.
Imbunatatire continua
Construirea unui model de traducere automată este un proces iterativ. Monitorizarea feedback-ului utilizatorilor, colectarea de date suplimentare și perfecționarea modelului prin actualizări regulate sunt esențiale pentru îmbunătățirea continuă. Flexibilitatea și scalabilitatea TensorFlow facilitează adaptarea modelului la cerințele în evoluție și la noile limbi.
