Ste se kdaj vprašali, kako deluje strojno prevajanje? Nekaj vrstic kode je dovolj za izdelavo orodij, podobnih Google Translate, DeepL itd. V tem članku vas bomo vodili skozi postopek ustvarjanja modela strojnega prevajanja od zaporedja do zaporedja (seq2seq). Na koncu boste lahko razumeli, kako deluje in kako imeti model prevajanja, ki ga je mogoče uvesti.
Razumevanje modela Seq2Seq
Da bi razumeli koncept modela seq2seq, se poglobimo v primer. Predstavljajte si, da imate stavek v angleščini:
"How are you?"
in ga želite prevesti v tamazight:
"Amek tettiliḍ?"
Model seq2seq je sestavljen iz kodirnika in dekoderja, ki skupaj izvajata to prevajanje.
-
Kodirnik: Kodirnik vzame izvorni stavek "Kako si?" in ga obdela besedo za besedo. Podatke kodira v vektor s fiksno dolžino, imenovan kontekstni vektor. V našem primeru bi kodirnik analiziral vsako besedo in ustvaril smiselno predstavitev stavka.
-
Dekoder: Dekoder prejme kontekstni vektor od kodirnika in začne generirati ciljni stavek, "Amek tettiliḍ?". To naredi besedo za besedo, pri čemer upošteva kontekstni vektor in predhodno ustvarjene besede. Dekoder se nauči ustvariti pravilen prevod na podlagi vzorcev, ki jih odkrije med usposabljanjem.
Priprava podatkov
Zdaj, ko razumemo model seq2seq, se pogovorimo o pripravi podatkov na istem primeru.
Za usposabljanje modela strojnega prevajanja je potreben vzporedni korpus, ki je sestavljen iz poravnanih stavčnih parov v izvornem (v našem primeru angleščini) in ciljnem jeziku (tamazight). Več virov, kot sta Europarl in UN Parallel Corpus, zagotavlja ogromno večjezičnih podatkov.
-
Tokenizacija: Prvi korak pri pripravi podatkov je tokenizacija. Angleške in tamazightske stavke razdelimo na posamezne žetone ali besede. Na primer angleški stavek "How are you?" bi bil tokeniziran v ['Kako', 'ste', 'ti', '?'] in tamazitski stavek "Amek tettiliḍ?" bi bil tokeniziran v ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Za označevanje začetka in konca zaporedja uporabljamo SOS in EOS.
-
Čiščenje in normalizacija: Nato izvedemo čiščenje in normalizacijo tokeniziranih stavkov. To vključuje odstranitev vseh nepotrebnih znakov, ločil ali posebnih simbolov, ki bi lahko ovirali postopek prevajanja. Na primer, lahko odstranimo vprašaj na koncu angleških in tamazight stavkov, da poenostavimo podatke o usposabljanju.
Odvisno od značilnosti izvornega in ciljnega jezika bodo morda potrebni dodatni koraki predprocesiranja, specifični za jezik. Na primer, v francoščini bomo morda morali obravnavati posebne znake, kot so naglasi ali diakritični znaki.
- Ustvarjanje besedišča: Ustvarimo besedišče tako, da zberemo edinstvene besede iz izvornih in ciljnih stavkov. Vsaki besedi se nato dodeli edinstven indeks ali identifikator, rezultat česar je tako imenovani zemljevid vdelave besed, ki bo uporabljen med procesom usposabljanja:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
S tem bi naš tokeniziran primer izgledal takole:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Oblazinjenje zaporedja: Da bi zagotovili enakomerne dolžine zaporedja, polnimo stavke s posebnimi žetoni (npr. "PAD" ali 0), tako da so vsi enako dolgi. Oblazinjenje je potrebno, ker nevronske mreže običajno pričakujejo vhode s fiksno dolžino. Z dodajanjem žetonov za oblazinjenje na koncu krajših stavkov ustvarimo enako dolga zaporedja, kar omogoča učinkovito usposabljanje. Dolžina bi bila število besed najdaljšega vhodnega stavka.
Na primer, uporaba oblazinjenja 13 na naših vhodnih in izhodnih žetonih bo dala naslednji 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
Usposabljanje modela
S pripravljenimi podatki lahko nadaljujemo z usposabljanjem našega modela strojnega prevajanja. Podatke razdelimo na sklope za usposabljanje in validacijo. Vadbeni niz se uporablja za posodabljanje parametrov modela med usposabljanjem, medtem ko nam validacijski nabor pomaga spremljati delovanje modela in preprečiti prekomerno opremljanje.
Usposabljanje nevronske mreže
Med usposabljanjem napajamo model z izvornimi stavki (angleščina) kot vhod in ustreznimi ciljnimi stavki (tamazight) kot želenim rezultatom. Model ustvarja napovedi za ciljne stavke, besedo za besedo, na podlagi vhodnih zaporedij. Te napovedi se primerjajo z dejanskimi ciljnimi sekvencami z uporabo funkcije izgube, kot je kategorična navzkrižna entropija.
Širjenje nazaj in posodobitve parametrov
S postopkom širjenja nazaj model izračuna gradiente izgube glede na svoje parametre. Ti gradienti kažejo smer in obseg posodobitev parametrov, potrebnih za zmanjšanje izgube. Optimizacijski algoritem, kot je stohastični gradientni spust (SGD) ali Adam, uporablja te gradiente za iterativno posodabljanje parametrov modela, zaradi česar so napovedi sčasoma natančnejše
Ponavljajoče se usposabljanje
Proces usposabljanja poteka iterativno v več obdobjih. V vsakem obdobju gre model skozi celoten nabor podatkov za usposabljanje, posodablja svoje parametre in natančno prilagaja svoje razumevanje vzorcev prevajanja. S ponavljanjem tega postopka postane model vse bolj usposobljen za ustvarjanje natančnih prevodov.
Validacija in vrednotenje
Med usposabljanjem občasno ocenjujemo delovanje modela na validacijskem nizu. Ta ocena nam pomaga spremljati napredek modela in po potrebi prilagoditi. Za oceno kakovosti prevodov in njihovo primerjavo z referenčnimi prevodi lahko uporabimo meritve, kot je BLEU (Bilingual Evaluation Understudy).
Namestitev
Ko je model usposobljen in ovrednoten, je pripravljen za uporabo. TensorFlow ponuja več možnosti za uvajanje modelov strojnega prevajanja, vključno s TensorFlow Serving, TensorFlow Lite in TensorFlow.js. TensorFlow Serving omogoča streženje modela prek API-ja REST, kar omogoča preprosto integracijo z drugimi aplikacijami. TensorFlow Lite omogoča izvajanje modela na mobilnih napravah z omejenimi viri. TensorFlow.js omogoča namestitev v spletnih brskalnikih, zaradi česar je prevod dostopen uporabnikom neposredno na spletnih mestih.
Spletno ogrodje, kot je FastAPI, lahko uporabite tudi za izdelavo REST API-ja.
Za več podrobnosti si lahko ogledate tudi naš članek o kako razmestiti svoj model strojnega učenja.
Stalno izboljševanje
Gradnja modela strojnega prevajanja je ponavljajoč se proces. Spremljanje povratnih informacij uporabnikov, zbiranje dodatnih podatkov in izpopolnjevanje modela z rednimi posodobitvami so bistvenega pomena za nenehne izboljšave. Prilagodljivost in razširljivost TensorFlow omogočata lažje prilagajanje modela razvijajočim se zahtevam in novim jezikom.
