Sekvens-till-sekvens maskinöversättningsmodell

Har du någonsin undrat hur maskinöversättning fungerar? Få rader kod räcker för att bygga verktyg som liknar Google Translate, DeepL, etc. I den här artikeln går vi igenom processen att skapa en maskinöversättningsmodell sekvens-till-sekvens (seq2seq). I slutet kommer du att kunna förstå hur det fungerar och hur du har en implementerbar översättningsmodell.

Förstå Seq2Seq-modellen

För att förstå konceptet med seq2seq-modellen, låt oss dyka in i ett exempel. Föreställ dig att du har en mening på engelska:

"How are you?"

och du vill översätta det till Tamazight:

"Amek tettiliḍ?"

Seq2seq-modellen består av en kodare och en avkodare, som arbetar tillsammans för att utföra denna översättning.

Kodare: Kodaren tar källsatsen "Hur mår du?" och bearbetar den ord för ord. Den kodar informationen till en vektor med fast längd som kallas kontextvektor. I vårt exempel skulle kodaren analysera varje ord och skapa en meningsfull representation av meningen.
Avkodare: Avkodaren tar emot kontextvektorn från kodaren och börjar generera målsatsen "Amek tettiliḍ?". Den gör detta ord för ord, med hänsyn till kontextvektorn och de tidigare genererade orden. Avkodaren lär sig att generera den korrekta översättningen baserat på de mönster den upptäcker under träningen.

Dataförberedelse

Nu när vi har en förståelse för seq2seq-modellen, låt oss prata om dataförberedelse med samma exempel.

För att träna en maskinöversättningsmodell krävs en parallell korpus, som består av uppriktade meningspar i både källspråk (engelska i vårt fall) och målspråk (Tamazight). Flera resurser som Europarl och UN Parallel Corpus tillhandahåller stora mängder flerspråkig data.

Tokenisering: Det första steget i dataförberedelse är tokenisering. Vi bryter ner de engelska och Tamazight-meningarna i individuella tokens eller ord. Till exempel den engelska meningen "How are you?" skulle tokeniseras till ['Hur', 'är', 'du', '?'], och Tamazight-satsen "Amek tettiliḍ?" skulle tokeniseras till ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Vi använder SOS och EOS för att indikera start och slut på sekvensen.
Rengöring och normalisering: Därefter utför vi rengöring och normalisering av de tokeniserade meningarna. Detta innebär att alla onödiga tecken, skiljetecken eller speciella symboler som kan hindra översättningsprocessen tas bort. Till exempel kan vi ta bort frågetecknet i slutet av både engelska och Tamazight meningar för att förenkla träningsdata.

Beroende på käll- och målspråkens egenskaper kan ytterligare språkspecifika förbehandlingssteg krävas. Till exempel på franska kan vi behöva hantera specialtecken som accenter eller diakritiska tecken.

Skapa ordförråd: Vi skapar ett ordförråd genom att samla unika ord från både käll- och målmeningarna. Varje ord tilldelas sedan ett unikt index eller identifierare, vilket resulterar i vad vi kallar en ordinbäddningskarta, som kommer att användas under utbildningsprocessen:

6: "how"
330: "are"
537: "you"

Med det skulle vårt tokeniserade exempel se ut så här:

[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ

Sekvensutfyllnad: För att säkerställa enhetliga sekvenslängder fyller vi meningarna med speciella tokens (t.ex. "PAD" eller 0) så att de alla har samma längd. Utfyllnad är nödvändig eftersom neurala nätverk vanligtvis förväntar sig ingångar med fast längd. Genom att lägga till utfyllnadspoletter i slutet av kortare meningar skapar vi lika långa sekvenser, vilket möjliggör effektiv träning. Längden skulle vara antalet ord i den längsta inmatade meningen.

Till exempel att tillämpa en utfyllnad på 13 på våra in- och utmatningstoken kommer att ge följande resultat:

[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

Modellutbildning

Med förberedda data kan vi fortsätta med att träna vår maskinöversättningsmodell. Vi delar upp data i utbildnings- och valideringsuppsättningar. Träningssetet används för att uppdatera modellens parametrar under träning, medan valideringssetet hjälper oss att övervaka modellens prestanda och förhindra överanpassning.

Neural Network Training

Under träningen matar vi modellen med källmeningarna (engelska) som input och motsvarande målmeningar (Tamazight) som önskad output. Modellen genererar förutsägelser för målmeningarna, ord för ord, baserat på inmatningssekvenserna. Dessa förutsägelser jämförs med de faktiska målsekvenserna med användning av en förlustfunktion, såsom kategorisk korsentropi.

Backpropagation och parameteruppdateringar

Genom processen för backpropagation beräknar modellen gradienterna för förlusten med avseende på dess parametrar. Dessa gradienter indikerar riktningen och storleken på parameteruppdateringar som behövs för att minimera förlusten. Optimeringsalgoritmen, såsom stokastisk gradient descent (SGD) eller Adam, använder dessa gradienter för att uppdatera modellens parametrar iterativt, vilket gör förutsägelserna mer exakta över tiden

Iterativ träning

Träningsprocessen sker iterativt över flera epoker. Under varje epok går modellen igenom hela träningsdataset, uppdaterar dess parametrar och finjusterar förståelsen av översättningsmönstren. Genom att upprepa denna process blir modellen alltmer skicklig på att generera korrekta översättningar.

Validering och utvärdering

Under hela utbildningen utvärderar vi regelbundet modellens prestanda på valideringsuppsättningen. Denna utvärdering hjälper oss att följa modellens framsteg och göra justeringar vid behov. Vi kan använda mått som BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) för att bedöma kvaliteten på översättningar och jämföra dem med referensöversättningarna.

Implementering

När modellen är utbildad och utvärderad är den redo för driftsättning. TensorFlow tillhandahåller flera alternativ för att distribuera maskinöversättningsmodeller, inklusive TensorFlow Serving, TensorFlow Lite och TensorFlow.js. TensorFlow Serving tillåter att betjäna modellen genom ett REST API, vilket möjliggör enkel integration med andra applikationer. TensorFlow Lite gör det möjligt att köra modellen på mobila enheter med begränsade resurser. TensorFlow.js möjliggör distribution i webbläsare, vilket gör översättningen tillgänglig för användare direkt på webbplatser.

Ett webbramverk som FastAPI kan också användas för att bygga ett REST API.

Du kan också läsa vår artikel om hur du distribuerar din maskininlärningsmodell för mer information.

Kontinuerlig förbättring

Att bygga en maskinöversättningsmodell är en iterativ process. Att övervaka användarfeedback, samla in ytterligare data och förfina modellen genom regelbundna uppdateringar är avgörande för ständiga förbättringar. TensorFlows flexibilitet och skalbarhet gör det lättare att anpassa modellen till förändrade krav och nya språk.

Bemästra Machine Learning med Code Labs Academy! Gå med i vår online bootcamp – flexibla deltids- och heltidsalternativ tillgängliga.