Вы когда-нибудь задумывались, как работает машинный перевод? Нескольких строк кода достаточно для создания инструментов, подобных Google Translate, DeepL и т. д. В этой статье мы познакомим вас с процессом создания модели машинного перевода «последовательность-последовательность» (seq2seq). К концу вы сможете понять, как это работает и как создать развертываемую модель перевода.
Понимание модели Seq2Seq
Чтобы понять концепцию модели seq2seq, давайте углубимся в пример. Представьте, что у вас есть предложение на английском языке:
"How are you?"
и вы хотите перевести его на Tamazight:
"Amek tettiliḍ?"
Модель seq2seq состоит из кодера и декодера, которые работают вместе для выполнения этого перевода.
-
Кодировщик. Кодер берет исходное предложение «Как дела?» и обрабатывает его слово за словом. Он кодирует информацию в вектор фиксированной длины, называемый вектором контекста. В нашем примере кодировщик будет анализировать каждое слово и создавать осмысленное представление предложения.
-
Декодер: Декодер получает вектор контекста от кодера и начинает генерировать целевое предложение «Amek tettiliḍ?». Он делает это слово за словом, принимая во внимание вектор контекста и ранее сгенерированные слова. Декодер учится генерировать правильный перевод на основе шаблонов, которые он обнаруживает во время обучения.
Подготовка данных
Теперь, когда у нас есть понимание модели seq2seq, давайте поговорим о подготовке данных на том же примере.
Для обучения модели машинного перевода требуется параллельный корпус, который состоит из выровненных пар предложений как на исходном (в нашем случае английском), так и на целевом языках (Tamazight). Несколько ресурсов, таких как Europarl и Параллельный корпус ООН, предоставляют огромные объемы многоязычных данных.
-
Токенизация. Первым этапом подготовки данных является токенизация. Мы разбиваем предложения английского языка и тамазайта на отдельные токены или слова. Например, английское предложение «Как дела?» будет преобразован в ['Как', 'есть', 'ты', '?'], а предложение Тамазайта "Amek tettiliḍ?" будет преобразован в ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Мы используем SOS и EOS для обозначения начала и конца последовательности.
-
Очистка и нормализация. Далее мы выполняем очистку и нормализацию токенизированных предложений. Это предполагает удаление любых ненужных символов, знаков препинания или специальных символов, которые могут помешать процессу перевода. Например, мы могли бы удалить вопросительный знак в конце предложений на английском языке и тамазийте, чтобы упростить данные обучения.
В зависимости от характеристик исходного и целевого языков могут потребоваться дополнительные этапы предварительной обработки для конкретного языка. Например, во французском языке нам может потребоваться обработка специальных символов, таких как акценты или диакритические знаки.
- Создание словаря. Мы создаем словарь, собирая уникальные слова как из исходного, так и из целевого предложения. Затем каждому слову присваивается уникальный индекс или идентификатор, в результате чего получается то, что мы называем картой встраивания слов, которая будет использоваться в процессе обучения:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
При этом наш токенизированный пример будет выглядеть так:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Заполнение последовательности. Чтобы обеспечить одинаковую длину последовательности, мы дополняем предложения специальными токенами (например, «PAD» или 0), чтобы все они имели одинаковую длину. Заполнение необходимо, поскольку нейронные сети обычно ожидают ввода фиксированной длины. Добавляя дополнительные маркеры в конце более коротких предложений, мы создаем последовательности одинаковой длины, обеспечивая эффективное обучение. Длина будет количеством слов самого длинного входного предложения.
Например, применение заполнения 13 к нашим входным и выходным токенам даст следующий результат:
[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
Обучение моделей
Подготовив данные, мы можем приступить к обучению нашей модели машинного перевода. Мы разделяем данные на наборы обучения и проверки. Обучающий набор используется для обновления параметров модели во время обучения, а проверочный набор помогает нам отслеживать производительность модели и предотвращать переобучение.
Обучение нейронной сети
Во время обучения мы загружаем модель исходными предложениями (на английском языке) в качестве входных данных и соответствующими целевыми предложениями (Tamazight) в качестве желаемых выходных данных. Модель генерирует прогнозы для целевых предложений слово за словом на основе входных последовательностей. Эти прогнозы сравниваются с фактическими целевыми последовательностями с использованием функции потерь, такой как категориальная перекрестная энтропия.
Обратное распространение ошибки и обновление параметров
В процессе обратного распространения ошибки модель рассчитывает градиенты потерь в зависимости от ее параметров. Эти градиенты указывают направление и величину обновлений параметров, необходимых для минимизации потерь. Алгоритм оптимизации, такой как стохастический градиентный спуск (SGD) или Adam, использует эти градиенты для итеративного обновления параметров модели, делая прогнозы более точными с течением времени.
Итеративное обучение
Процесс обучения происходит итеративно в течение нескольких эпох. В каждую эпоху модель проходит весь набор обучающих данных, обновляя его параметры и настраивая понимание шаблонов перевода. Повторяя этот процесс, модель становится все более умелой в создании точных переводов.
Проверка и оценка
В ходе обучения мы периодически оцениваем производительность модели на проверочном наборе. Эта оценка помогает нам отслеживать ход разработки модели и при необходимости вносить коррективы. Мы можем использовать такие показатели, как BLEU (Двуязычное исследование оценки), чтобы оценить качество переводов и сравнить их с эталонными переводами.
Развертывание
После обучения и оценки модели она готова к развертыванию. TensorFlow предоставляет несколько вариантов развертывания моделей машинного перевода, включая TensorFlow Serving, TensorFlow Lite и TensorFlow.js. TensorFlow Serving позволяет обслуживать модель через REST API, обеспечивая простую интеграцию с другими приложениями. TensorFlow Lite позволяет запускать модель на мобильных устройствах с ограниченными ресурсами. TensorFlow.js обеспечивает развертывание в веб-браузерах, делая перевод доступным для пользователей непосредственно на веб-сайтах.
Веб-фреймворк, такой как FastAPI, также можно использовать для создания REST API.
Вы также можете прочитать нашу статью о том, как развернуть модель машинного обучения для получения более подробной информации.
Постоянное улучшение
Построение модели машинного перевода — это итеративный процесс. Мониторинг отзывов пользователей, сбор дополнительных данных и совершенствование модели посредством регулярных обновлений необходимы для постоянного улучшения. Гибкость и масштабируемость TensorFlow облегчают адаптацию модели к меняющимся требованиям и новым языкам.
Освойте машинное обучение(/courses/data-science-and-ai) с Code Labs Academy! Присоединяйтесь к нашему онлайн-курсу — доступны гибкие варианты неполного и полного рабочего времени.
