Makine çevirisinin nasıl çalıştığını hiç merak ettiniz mi? Google Translate, DeepL vb. araçlara benzer araçlar oluşturmak için birkaç satır kod yeterlidir. Bu makalede, diziden diziye (seq2seq) makine çevirisi modeli oluşturma sürecinde size yol göstereceğiz. Sonunda bunun nasıl çalıştığını ve konuşlandırılabilir bir çeviri modeline nasıl sahip olabileceğinizi anlayacaksınız.
Seq2Seq Modelini Anlamak
seq2seq modelinin konseptini kavramak için bir örneğe dalalım. İngilizce bir cümleniz olduğunu hayal edin:
"How are you?"
ve bunu Tamazight'a çevirmek istiyorsunuz:
"Amek tettiliḍ?"
seq2seq modeli, bu çeviriyi gerçekleştirmek için birlikte çalışan bir kodlayıcı ve kod çözücüden oluşur.
-
Kodlayıcı: Kodlayıcı, "Nasılsın?" kaynak cümlesini alır ve kelime kelime işler. Bilgileri bağlam vektörü adı verilen sabit uzunlukta bir vektöre kodlar. Örneğimizde kodlayıcı her kelimeyi analiz edecek ve cümlenin anlamlı bir temsilini oluşturacaktır.
-
Kod çözücü: Kod çözücü, kodlayıcıdan bağlam vektörünü alır ve "Amek tettiliḍ?" hedef cümlesini oluşturmaya başlar. Bağlam vektörünü ve önceden oluşturulan kelimeleri dikkate alarak bunu kelime kelime yapar. Kod çözücü, eğitim sırasında keşfettiği kalıplara göre doğru çeviriyi üretmeyi öğrenir.
Veri Hazırlama
Artık seq2seq modelini anladığımıza göre aynı örneği kullanarak veri hazırlamadan bahsedelim.
Bir makine çevirisi modelini eğitmek için hem kaynakta (bizim durumumuzda İngilizce) hem de hedef dillerde (Tamazight) hizalanmış cümle çiftlerinden oluşan paralel bir derlem gereklidir. Europarl ve UN Parallel Corpus gibi çeşitli kaynaklar çok miktarda çok dilli veri sağlar.
-
Tokenizasyon: Veri hazırlamanın ilk adımı tokenizasyondur. İngilizce ve Tamazight cümlelerini ayrı ayrı belirteçlere veya kelimelere ayırıyoruz. Örneğin İngilizce "Nasılsın?" cümlesi. ['Nasıl', 'sen', 'sen', '?'] ve Tamazight cümlesi "Amek tettiliḍ?" şeklinde belirtilecektir. ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS'] şeklinde belirtilecektir. Dizinin başlangıcını ve sonunu belirtmek için SOS ve EOS kullanırız.
-
Temizleme ve Normalleştirme: Daha sonra tokenize edilmiş cümleler üzerinde temizleme ve normalleştirme işlemlerini gerçekleştiriyoruz. Bu, çeviri sürecini engelleyebilecek gereksiz karakterlerin, noktalama işaretlerinin veya özel simgelerin kaldırılmasını içerir. Örneğin, eğitim verilerini basitleştirmek için hem İngilizce hem de Tamazight cümlelerinin sonundaki soru işaretini kaldırabiliriz.
Kaynak ve hedef dillerin özelliklerine bağlı olarak dile özel ek ön işleme adımları gerekli olabilir. Örneğin Fransızca'da aksan veya aksan işaretleri gibi özel karakterleri kullanmamız gerekebilir.
- Kelime Oluşturma: Hem kaynak hem de hedef cümlelerden benzersiz kelimeler toplayarak bir kelime dağarcığı oluşturuyoruz. Daha sonra her kelimeye benzersiz bir indeks veya tanımlayıcı atanır, bu da eğitim süreci sırasında kullanılacak olan kelime yerleştirme haritası dediğimiz şeyle sonuçlanır:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
Bununla birlikte tokenize edilmiş örneğimiz şöyle görünecektir:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Sıra Dolgusu: Tekdüze dizi uzunlukları sağlamak için cümleleri, hepsinin aynı uzunluğa sahip olması için özel belirteçlerle (ör. "PAD" veya 0) doldururuz. Sinir ağları genellikle sabit uzunluklu girdiler beklediğinden doldurma gereklidir. Daha kısa cümlelerin sonuna dolgu belirteçleri ekleyerek eşit uzunlukta diziler oluşturarak verimli eğitime olanak sağlıyoruz. Uzunluk, en uzun giriş cümlesinin kelime sayısı olacaktır.
Örneğin giriş ve çıkış jetonlarımıza 13'lük bir dolgu uygulamak aşağıdaki sonucu verecektir:
[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
Model Eğitimi
Hazırlanan verilerle makine çeviri modelimizin eğitimine geçebiliriz. Verileri eğitim ve doğrulama setlerine ayırdık. Eğitim seti, eğitim sırasında modelin parametrelerini güncellemek için kullanılırken doğrulama seti, modelin performansını izlememize ve aşırı uyumu önlememize yardımcı olur.
Sinir Ağı Eğitimi
Eğitim sırasında modeli girdi olarak kaynak cümlelerle (İngilizce) ve istenen çıktı olarak karşılık gelen hedef cümlelerle (Tamazight) besliyoruz. Model, girdi dizilerine dayalı olarak hedef cümleler için kelime kelime tahminler üretir. Bu tahminler, kategorik çapraz entropi gibi bir kayıp fonksiyonu kullanılarak gerçek hedef dizilerle karşılaştırılır.
Geriye Yayılım ve Parametre Güncellemeleri
Geri yayılım süreci aracılığıyla model, parametrelerine göre kaybın gradyanlarını hesaplar. Bu eğimler, kaybı en aza indirmek için gereken parametre güncellemelerinin yönünü ve büyüklüğünü gösterir. Stokastik gradyan iniş (SGD) veya Adam gibi optimizasyon algoritmaları, modelin parametrelerini yinelemeli olarak güncellemek için bu gradyanları kullanır ve tahminlerin zaman içinde daha doğru olmasını sağlar.
Yinelemeli Eğitim
Eğitim süreci birden fazla dönemde yinelemeli olarak gerçekleşir. Her çağda model, tüm eğitim veri kümesini gözden geçirir, parametrelerini günceller ve çeviri modellerine ilişkin anlayışında ince ayar yapar. Bu sürecin tekrarlanmasıyla model, doğru çeviriler üretme konusunda giderek daha yetkin hale gelir.
Doğrulama ve Değerlendirme
Eğitim boyunca modelin doğrulama kümesindeki performansını periyodik olarak değerlendiriyoruz. Bu değerlendirme, modelin ilerlemesini izlememize ve gerekirse ayarlamalar yapmamıza yardımcı olur. Çevirilerin kalitesini değerlendirmek ve bunları referans çevirilerle karşılaştırmak için BLEU (İki Dilli Değerlendirme Yetkisi) gibi ölçümleri kullanabiliriz.
Dağıtım
Model eğitilip değerlendirildikten sonra dağıtıma hazır hale gelir. TensorFlow, TensorFlow Serving, TensorFlow Lite ve TensorFlow.js dahil olmak üzere makine çevirisi modellerinin dağıtımına yönelik çeşitli seçenekler sunar. TensorFlow Serving, modelin bir REST API aracılığıyla sunulmasına olanak tanıyarak diğer uygulamalarla kolay entegrasyon sağlar. TensorFlow Lite, modelin sınırlı kaynaklara sahip mobil cihazlarda çalıştırılmasına olanak tanır. TensorFlow.js, web tarayıcılarında dağıtıma olanak tanıyarak çevirinin kullanıcılar için doğrudan web sitelerinden erişilebilir olmasını sağlar.
REST API oluşturmak için FastAPI gibi bir web çerçevesi de kullanılabilir.
Daha fazla ayrıntı için makine öğrenimi modelinizi nasıl dağıtacağınız hakkındaki makalemize de göz atabilirsiniz.
Sürekli İyileştirme
Bir makine çevirisi modeli oluşturmak yinelenen bir süreçtir. Kullanıcı geri bildirimlerini izlemek, ek veriler toplamak ve düzenli güncellemeler yoluyla modeli geliştirmek, sürekli iyileştirme için çok önemlidir. TensorFlow'un esnekliği ve ölçeklenebilirliği, modelin gelişen gereksinimlere ve yeni dillere uyarlanmasını kolaylaştırır.
