Ви коли-небудь замислювалися, як працює машинний переклад? Кілька рядків коду достатньо, щоб створити інструменти, подібні до Google Translate, DeepL тощо. У цій статті ми розповімо вам про процес створення моделі машинного перекладу послідовності до послідовності (seq2seq). Наприкінці ви зможете зрозуміти, як це працює, і як створити модель перекладу, яку можна розгортати.
Розуміння моделі Seq2Seq
Щоб зрозуміти концепцію моделі seq2seq, давайте зануримося в приклад. Уявіть, що у вас є речення англійською мовою:
"How are you?"
і ви хочете перекласти це на тамазігх:
"Amek tettiliḍ?"
Модель seq2seq складається з кодера та декодера, які працюють разом для виконання цього перекладу.
-
Кодер: Кодер бере вихідне речення «Як справи?» і обробляє його слово за словом. Він кодує інформацію у вектор фіксованої довжини, який називається контекстним вектором. У нашому прикладі кодер аналізує кожне слово та створює осмислене представлення речення.
-
Декодер: Декодер отримує вектор контексту від кодера та починає генерувати цільове речення "Amek tettiliḍ?". Він робить це слово за словом, враховуючи вектор контексту та попередньо згенеровані слова. Декодер вчиться генерувати правильний переклад на основі шаблонів, які він виявляє під час навчання.
Підготовка даних
Тепер, коли ми маємо розуміння моделі seq2seq, давайте поговоримо про підготовку даних на тому ж прикладі.
Для навчання моделі машинного перекладу потрібен паралельний корпус, який складається з вирівняних пар речень як вихідною (у нашому випадку англійською), так і цільовою мовами (тамазігт). Кілька ресурсів, як-от Europarl і UN Parallel Corpus, надають величезну кількість багатомовних даних.
-
Токенізація: Першим кроком у підготовці даних є токенізація. Ми розбиваємо англійські та тамазігтські речення на окремі лексеми або слова. Наприклад, англійське речення "How are you?" буде позначено як ['Як', 'ти', 'ти', '?'], а тамазігтське речення "Amek tettiliḍ?" буде позначено як ['SOS', 'Amek', 'tettiliḍ', '?', 'EOS']. Ми використовуємо SOS і EOS для позначення початку та кінця послідовності.
-
Очищення та нормалізація: Далі ми виконуємо очищення та нормалізацію токенізованих речень. Це передбачає видалення будь-яких непотрібних символів, знаків пунктуації чи спеціальних символів, які можуть перешкоджати процесу перекладу. Наприклад, ми можемо видалити знак питання в кінці речень англійською та тамазігхтською мовами, щоб спростити навчальні дані.
Залежно від характеристик вихідної та цільової мов можуть знадобитися додаткові етапи попередньої обробки для певної мови. Наприклад, у французькій мові нам може знадобитися працювати зі спеціальними символами, такими як наголоси або діакритичні знаки.
- Створення словникового запасу: Ми створюємо словниковий запас, збираючи унікальні слова з вихідного та цільового речень. Потім кожному слову присвоюється унікальний індекс або ідентифікатор, у результаті чого ми називаємо мапою вбудовування слів, яка використовуватиметься під час процесу навчання:
6: "how"
330: "are"
537: "you"
З цим наш токенізований приклад виглядатиме так:
[6, 330, 537] # How Are You
[420, 775] # Amek tettiliḍ
- Заповнення послідовності: Щоб забезпечити однакову довжину послідовності, ми доповнюємо речення спеціальними маркерами (наприклад, «PAD» або 0), щоб усі вони мали однакову довжину. Заповнення необхідно, оскільки нейронні мережі зазвичай очікують вхідних даних фіксованої довжини. Додаючи маркери заповнення в кінці коротших речень, ми створюємо послідовності однакової довжини, що забезпечує ефективне навчання. Довжиною буде кількість слів найдовшого вхідного речення.
Наприклад, застосування доповнення 13 до наших вхідних і вихідних маркерів дасть такий 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
Модельне навчання
З підготовленими даними ми можемо продовжити навчання нашої моделі машинного перекладу. Ми розділили дані на набори для навчання та перевірки. Навчальний набір використовується для оновлення параметрів моделі під час навчання, тоді як набір перевірки допомагає нам контролювати продуктивність моделі та запобігати переобладнанню.
Навчання нейронної мережі
Під час навчання ми подаємо в модель вихідні речення (англійською мовою) як вхідні дані та відповідні цільові речення (тамазайт) як бажаний вихід. Модель генерує прогнози для цільових речень, слово за словом, на основі вхідних послідовностей. Ці прогнози порівнюються з фактичними цільовими послідовностями за допомогою функції втрат, наприклад категорійної крос-ентропії.
Зворотне поширення та оновлення параметрів
За допомогою процесу зворотного поширення модель обчислює градієнти втрат щодо своїх параметрів. Ці градієнти вказують напрямок і величину оновлень параметрів, необхідних для мінімізації втрат. Алгоритм оптимізації, такий як стохастичний градієнтний спуск (SGD) або Адам, використовує ці градієнти для повторного оновлення параметрів моделі, роблячи прогнози точнішими з часом.
Ітераційне навчання
Процес навчання відбувається ітеративно протягом кількох епох. У кожну епоху модель проходить весь навчальний набір даних, оновлюючи свої параметри та точно налаштовуючи своє розуміння моделей трансляції. Повторюючи цей процес, модель стає все більш вправною у створенні точних перекладів.
Перевірка та оцінка
Під час навчання ми періодично оцінюємо продуктивність моделі на перевірочному наборі. Ця оцінка допомагає нам контролювати прогрес моделі та вносити корективи, якщо це необхідно. Ми можемо використовувати такі показники, як BLEU (Bilingual Evaluation Understudy), щоб оцінити якість перекладів і порівняти їх із еталонними перекладами.
Розгортання
Коли модель навчена та оцінена, вона готова до розгортання. TensorFlow надає кілька варіантів розгортання моделей машинного перекладу, зокрема TensorFlow Serving, TensorFlow Lite та TensorFlow.js. TensorFlow Serving дозволяє обслуговувати модель через REST API, забезпечуючи легку інтеграцію з іншими програмами. TensorFlow Lite дозволяє запускати модель на мобільних пристроях з обмеженими ресурсами. TensorFlow.js дозволяє розгортати у веб-браузерах, роблячи переклад доступним для користувачів безпосередньо на веб-сайтах.
Веб-фреймворк, такий як FastAPI, також можна використовувати для створення REST API.
Ви також можете переглянути нашу статтю про як розгорнути свою модель машинного навчання, щоб дізнатися більше.
Постійне вдосконалення
Побудова моделі машинного перекладу є ітераційним процесом. Моніторинг відгуків користувачів, збір додаткових даних і вдосконалення моделі шляхом регулярних оновлень є важливими для постійного вдосконалення. Гнучкість і масштабованість TensorFlow полегшують адаптацію моделі до нових вимог і нових мов.
