Python mašininis vertimas: sekų į seką modelių kūrimas

Šiandieniniame vis labiau susijusiame pasaulyje gebėjimas suprasti ir bendrauti skirtingomis kalbomis yra svarbesnis nei bet kada. Mašininis vertimas (MV), automatinis teksto vertimas iš vienos kalbos į kitą, tapo gyvybiškai svarbia priemone kalbos barjerams pašalinti ir pasauliniam bendravimui palengvinti. Python, su savo turtinga bibliotekų ir sistemų ekosistema, suteikia puikią platformą galingoms MV sistemoms kurti. Šiame tinklaraščio įraše gilinamasi į Python mašininio vertimo pasaulį, daugiausia dėmesio skiriant sekų į seką (seq2seq) modeliams, vyraujančiam šiuolaikiniame MV požiūriui.

Kas yra mašininis vertimas?

Mašininio vertimo tikslas – automatizuoti teksto konvertavimo iš šaltinio kalbos (pvz., prancūzų) į tikslinę kalbą (pvz., anglų) procesą, išsaugant jo prasmę. Ankstyvosios MV sistemos rėmėsi taisyklėmis pagrįstais metodais, kurie apėmė gramatinių taisyklių ir žodynų apibrėžimą rankiniu būdu. Tačiau šios sistemos dažnai būdavo trapios ir sunkiai susidorodavo su natūralios kalbos sudėtingumu ir niuansais.

Šiuolaikinės MV sistemos, ypač tos, kurios pagrįstos neuroniniais tinklais, pasiekė nepaprastą pažangą. Šios sistemos mokosi versti analizuodamos didelius kiekius lygiagrečių tekstinių duomenų (t. y. tekstus keliomis kalbomis, kurie buvo išversti vienas į kitą).

Sekų į seką (Seq2Seq) modeliai, skirti mašininiam vertimui

Sekų į seką modeliai sukėlė revoliuciją mašininio vertimo srityje. Tai yra neuroninio tinklo architektūros tipas, specialiai sukurtas įvairaus ilgio įvesties ir išvesties sekoms apdoroti. Dėl to jie idealiai tinka MV, kur šaltinio ir tikslinės sakiniai dažnai būna skirtingo ilgio ir struktūros.

Koduotojo-dekoduotojo architektūra

Seq2seq modelių pagrindą sudaro koduotojo-dekoduotojo architektūra. Šią architektūrą sudaro du pagrindiniai komponentai:

• Koduotojas: Koduotojas paima įvesties seką (šaltinio sakinį) ir transformuoja ją į fiksuoto ilgio vektorinį vaizdavimą, dar žinomą kaip konteksto vektorius arba minties vektorius. Šis vektorius apima visos įvesties sekos reikšmę.
• Dekoduotojas: Dekoduotojas paima koduotojo sukurtą konteksto vektorių ir generuoja išvesties seką (tikslinį sakinį) po vieną žodį.

Pagalvokite apie koduotoją kaip apie santraukos sudarytoją, o dekoduotoją – kaip apie perrašytoją. Koduotojas perskaito visą įvestį ir apibendrina ją į vieną vektorių. Tada dekoduotojas naudoja šią santrauką, kad perrašytų tekstą tiksline kalba.

Grįžtamieji neuroniniai tinklai (RNN)

Grįžtamieji neuroniniai tinklai (RNN), ypač LSTM (Long Short-Term Memory) ir GRU (Gated Recurrent Units), dažniausiai naudojami kaip koduotojo ir dekoduotojo sudedamosios dalys. RNN puikiai tinka nuosekliems duomenims apdoroti, nes jie palaiko paslėptą būseną, kuri fiksuoja informaciją apie ankstesnius įėjimus. Tai leidžia jiems apdoroti priklausomybes tarp žodžių sakinyje.

Koduotojo RNN skaito šaltinio sakinį žodis po žodžio ir atnaujina savo paslėptą būseną kiekviename žingsnyje. Galutinė koduotojo paslėpta būsena tampa konteksto vektoriumi, kuris perduodamas dekoduotojui.

Dekoduotojo RNN prasideda nuo konteksto vektoriaus kaip pradinės paslėptos būsenos ir generuoja tikslinį sakinį žodis po žodžio. Kiekviename žingsnyje dekoduotojas paima ankstesnį žodį ir jo paslėptą būseną kaip įvestį ir sukuria kitą žodį bei atnaujintą paslėptą būseną. Procesas tęsiasi tol, kol dekoduotojas sugeneruoja specialų sakinio pabaigos ženklą (pvz., <EOS>), nurodantį vertimo pabaigą.

Pavyzdys: frazės „Hello world“ vertimas iš anglų į prancūzų kalbą

Paaiškinkime, kaip seq2seq modelis gali išversti paprastą frazę „Hello world“ iš anglų į prancūzų kalbą:

1. Kodavimas: Koduotojo RNN nuosekliai skaito žodžius „Hello“ ir „world“. Apdorojus „world“, jo galutinė paslėpta būsena atspindi visos frazės reikšmę.
2. Konteksto vektorius: Ši galutinė paslėpta būsena tampa konteksto vektoriumi.
3. Dekodavimas: Dekoduotojo RNN gauna konteksto vektorių ir pradeda generuoti prancūzišką vertimą. Iš pradžių jis gali sugeneruoti „Bonjour“, tada „le“ ir galiausiai „monde“. Jis taip pat sugeneruotų <EOS> ženklą, kad signalizuotų sakinio pabaigą.
4. Išvestis: Galutinė išvestis būtų „Bonjour le monde <EOS>“. Pašalinus <EOS> ženklą, modelis sėkmingai išvertė frazę.

Dėmesio mechanizmas

Nors pagrindinis seq2seq modelis, aprašytas aukščiau, gali veikti gana gerai, jis kenčia nuo kliūties: visa šaltinio sakinio reikšmė suspaudžiama į vieną, fiksuoto ilgio vektorių. Tai gali būti problematiška ilgiems ir sudėtingiems sakiniams, nes konteksto vektorius gali nesugebėti užfiksuoti visos svarbios informacijos.

Dėmesio mechanizmas pašalina šią kliūtį leisdamas dekoduotojui sutelkti dėmesį į skirtingas šaltinio sakinio dalis kiekviename dekodavimo proceso žingsnyje. Užuot rėmęsis vien konteksto vektoriumi, dekoduotojas atkreipia dėmesį į koduotojo paslėptas būsenas skirtingais laiko žingsniais. Tai leidžia dekoduotojui pasirinktinai sutelkti dėmesį į tas šaltinio sakinio dalis, kurios yra svarbiausios generuojamam žodžiui.

Kaip veikia dėmesys

Dėmesio mechanizmas paprastai apima šiuos veiksmus:

1. Apskaičiuokite dėmesio svorius: Dekoduotojas apskaičiuoja dėmesio svorių rinkinį, kuris atspindi kiekvieno žodžio svarbą šaltinio sakinyje dabartiniam dekodavimo žingsniui. Šie svoriai paprastai apskaičiuojami naudojant taškų skaičiavimo funkciją, kuri lygina dekoduotojo dabartinę paslėptą būseną su koduotojo paslėptomis būsenomis kiekviename laiko žingsnyje.
2. Apskaičiuokite konteksto vektorių: Dėmesio svoriai naudojami apskaičiuoti svertinį vidurkį koduotojo paslėptų būsenų. Šis svertinis vidurkis tampa konteksto vektoriumi, kurį dekoduotojas naudoja kitam žodžiui generuoti.
3. Dekodavimas su dėmesiu: Dekoduotojas naudoja konteksto vektorių (gautą iš dėmesio mechanizmo) *ir* savo ankstesnę paslėptą būseną kitam žodžiui numatyti.

Atkreipdamas dėmesį į skirtingas šaltinio sakinio dalis, dėmesio mechanizmas leidžia dekoduotojui užfiksuoti daugiau niuansų ir konteksto specifinės informacijos, todėl pagerėja vertimo kokybė.

Dėmesio pranašumai

• Pagerintas tikslumas: Dėmesys leidžia modeliui sutelkti dėmesį į atitinkamas įvesties sakinio dalis, todėl vertimai yra tikslesni.
• Geresnis ilgų sakinių apdorojimas: Išvengiant informacijos kliūties, dėmesys leidžia modeliui efektyviau apdoroti ilgesnius sakinius.
• Interpretuojamumas: Dėmesio svoriai suteikia įžvalgų, į kurias šaltinio sakinio dalis modelis sutelkia dėmesį vertimo metu. Tai gali padėti suprasti, kaip modelis priima savo sprendimus.

Mašininio vertimo modelio kūrimas Python

Apibūdinkime veiksmus, susijusius su mašininio vertimo modelio kūrimu Python naudojant tokią biblioteką kaip TensorFlow arba PyTorch.

1. Duomenų paruošimas

Pirmasis žingsnis yra paruošti duomenis. Tai apima didelio lygiagretaus teksto duomenų rinkinio rinkimą, kur kiekvieną pavyzdį sudaro sakinys šaltinio kalba ir atitinkamas jo vertimas į tikslinę kalbą. Šiam tikslui dažnai naudojami viešai prieinami duomenų rinkiniai, tokie kaip Mašininio vertimo seminaro (WMT) duomenų rinkiniai.

Duomenų paruošimas paprastai apima šiuos veiksmus:

• Tokenizavimas: Sakinių skaidymas į atskirus žodžius arba subžodžius. Įprasti tokenizavimo būdai apima baltosios erdvės tokenizavimą ir baitų porų kodavimą (BPE).
• Žodyno kūrimas: Visų unikalių ženklų žodyno kūrimas duomenų rinkinyje. Kiekvienam ženklui priskiriamas unikalus indeksas.
• Užpildymas: Užpildymo ženklų pridėjimas prie sakinių pabaigos, kad jie būtų vienodo ilgio. Tai būtina paketiniam apdorojimui.
• Mokymo, patvirtinimo ir testavimo rinkinių kūrimas: Duomenų padalijimas į tris rinkinius: mokymo rinkinį modeliui apmokyti, patvirtinimo rinkinį veikimui stebėti mokymo metu ir testavimo rinkinį galutiniam modeliui įvertinti.

Pavyzdžiui, jei mokote modelį versti iš anglų į ispanų kalbą, jums reikės anglų sakinių ir atitinkamų jų vertimų į ispanų kalbą duomenų rinkinio. Duomenis galite apdoroti iš anksto, sumažindami viso teksto didžiąsias raides, pašalindami skyrybos ženklus ir tokenizuodami sakinius į žodžius. Tada sukurtumėte visų unikalių žodžių žodyną abiem kalbomis ir užpildytumėte sakinius iki fiksuoto ilgio.

2. Modelio įgyvendinimas

Kitas žingsnis yra įgyvendinti seq2seq modelį su dėmesiu naudojant gilaus mokymosi sistemą, tokią kaip TensorFlow arba PyTorch. Tai apima koduotojo, dekoduotojo ir dėmesio mechanizmo apibrėžimą.

Štai supaprastinta kodo kontūra (naudojant pseudokodą):

# Apibrėžkite koduotoją
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, embedding_dim, hidden_dim, num_layers):
        # ... (Tokių sluoksnių kaip Embedding ir LSTM inicializavimas)

    def forward(self, input_sequence):
        # ... (Apdorokite įvesties seką per įterpimą ir LSTM)
        return hidden_states, last_hidden_state

# Apibrėžkite dėmesio mechanizmą
class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_dim):
        # ... (Sluoksnių inicializavimas dėmesio svoriams apskaičiuoti)

    def forward(self, decoder_hidden, encoder_hidden_states):
        # ... (Apskaičiuokite dėmesio svorius ir konteksto vektorių)
        return context_vector, attention_weights

# Apibrėžkite dekoduotoją
class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, output_dim, embedding_dim, hidden_dim, num_layers, attention):
        # ... (Tokių sluoksnių kaip Embedding, LSTM ir visiškai sujungto sluoksnio inicializavimas)

    def forward(self, input_word, hidden_state, encoder_hidden_states):
        # ... (Apdorokite įvesties žodį per įterpimą ir LSTM)
        # ... (Taikykite dėmesio mechanizmą)
        # ... (Numatykite kitą žodį)
        return predicted_word, hidden_state

# Apibrėžkite Seq2Seq modelį
class Seq2Seq(nn.Module):
    def __init__(self, encoder, decoder):
        # ... (Koduotojo ir dekoduotojo inicializavimas)

    def forward(self, source_sequence, target_sequence):
        # ... (Užkoduokite šaltinio seką)
        # ... (Dekoduokite ir generuokite tikslinę seką)
        return predicted_sequence

3. Modelio mokymas

Kai modelis įgyvendinamas, jį reikia apmokyti naudojant mokymo duomenis. Tai apima modelio maitinimą šaltinio sakiniais ir atitinkamais tiksliniais sakiniais bei modelio parametrų koregavimą, kad būtų sumažintas skirtumas tarp numatomų vertimų ir tikrųjų vertimų.

Mokymo procesas paprastai apima šiuos veiksmus:

• Apibrėžkite nuostolių funkciją: Pasirinkite nuostolių funkciją, kuri matuoja skirtumą tarp numatomų ir tikrųjų vertimų. Dažnos nuostolių funkcijos apima kryžminės entropijos nuostolius.
• Apibrėžkite optimizatorių: Pasirinkite optimizavimo algoritmą, kuris atnaujina modelio parametrus, kad sumažintų nuostolių funkciją. Dažni optimizatoriai yra Adam ir SGD.
• Mokymo ciklas: Pakartokite mokymo duomenis, tiekdami modeliui šaltinio ir tikslinių sakinių paketus. Kiekvienam paketui apskaičiuokite nuostolius, apskaičiuokite gradientus ir atnaujinkite modelio parametrus.
• Patvirtinimas: Periodiškai įvertinkite modelio veikimą patvirtinimo rinkinyje. Tai padeda stebėti mokymo procesą ir išvengti per didelio pritaikymo.

Paprastai modelį mokytumėte kelias epochas, kur kiekviena epocha apima vieną kartą pakartojimą per visą mokymo duomenų rinkinį. Mokymo metu stebėtumėte nuostolius tiek mokymo, tiek patvirtinimo rinkiniuose. Jei patvirtinimo nuostoliai pradeda didėti, tai rodo, kad modelis per daug prisitaiko prie mokymo duomenų ir jums gali tekti sustabdyti mokymą arba pakoreguoti modelio hiperparametrus.

4. Vertinimas

Po mokymo modelį reikia įvertinti testavimo rinkinyje, kad būtų įvertintas jo veikimas. Įprasti mašininio vertimo įvertinimo rodikliai yra BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) rezultatas ir METEOR.

BLEU rezultatas matuoja panašumą tarp numatomų vertimų ir etaloninių vertimų. Jis apskaičiuoja n-gramų (n žodžių sekų) tikslumą numatomame vertime, palyginti su etaloniniu vertimu.

Norėdami įvertinti modelį, pateiktumėte jam šaltinio sakinius iš testavimo rinkinio ir sugeneruotumėte atitinkamus vertimus. Tada palygintumėte sugeneruotus vertimus su etaloniniais vertimais naudodami BLEU balą ar kitus įvertinimo rodiklius.

5. Išvada

Kai modelis apmokytas ir įvertintas, jį galima naudoti naujiems sakiniams versti. Tai apima modelio maitinimą šaltinio sakiniu ir atitinkamo tikslinio sakinio generavimą.

Išvados procesas paprastai apima šiuos veiksmus:

• Tokenizuokite įvesties sakinį: Tokenizuokite šaltinio sakinį į žodžius arba subžodžius.
• Užkoduokite įvesties sakinį: Paduokite tokenizuotą sakinį koduotojui, kad gautumėte konteksto vektorių.
• Dekoduokite tikslinį sakinį: Naudokite dekoduotoją, kad generuotumėte tikslinį sakinį po vieną žodį, pradedant nuo specialaus sakinio pradžios ženklo (pvz., <SOS>). Kiekviename žingsnyje dekoduotojas paima ankstesnį žodį ir konteksto vektorių kaip įvestį ir sukuria kitą žodį. Procesas tęsiasi tol, kol dekoduotojas sugeneruoja specialų sakinio pabaigos ženklą (pvz., <EOS>).
• Apdorojimas po apdorojimo: Pašalinkite <SOS> ir <EOS> ženklus iš sugeneruoto sakinio ir atšaukite žodžių tokenizavimą, kad gautumėte galutinį vertimą.

Bibliotekos ir sistemos, skirtos mašininiam vertimui Python

Python siūlo turtingą bibliotekų ir sistemų ekosistemą, kuri palengvina mašininio vertimo modelių kūrimą. Kai kurios iš populiariausių parinkčių apima:

• TensorFlow: Galinga ir universali gilaus mokymosi sistema, sukurta Google. TensorFlow teikia platų įrankių ir API asortimentą neuroniniams tinklams, įskaitant seq2seq modelius su dėmesiu, kurti ir apmokyti.
• PyTorch: Kita populiari gilaus mokymosi sistema, žinoma dėl savo lankstumo ir naudojimo paprastumo. PyTorch ypač tinka tyrimams ir eksperimentams, be to, puikiai palaiko seq2seq modelius.
• Hugging Face Transformers: Biblioteka, teikianti iš anksto apmokytus kalbos modelius, įskaitant transformatoriais pagrįstus modelius, tokius kaip BERT ir BART, kuriuos galima tiksliai sureguliuoti mašininio vertimo užduotims.
• OpenNMT-py: Atvirojo kodo neuroninio mašininio vertimo įrankių rinkinys, parašytas PyTorch. Jis suteikia lanksčią ir modulinę sistemą skirtingoms MV architektūroms kurti ir eksperimentuoti.
• Marian NMT: Greita neuroninio mašininio vertimo sistema, parašyta C++ su Python jungtimis. Jis skirtas efektyviam mokymui ir išvadoms GPU.

Iššūkiai mašininiame vertime

Nepaisant didelės pažangos pastaraisiais metais, mašininis vertimas vis dar susiduria su keliais iššūkiais:

• Dviprasmiškumas: Natūrali kalba iš prigimties yra dviprasmiška. Žodžiai gali turėti kelias reikšmes, o sakiniai gali būti interpretuojami skirtingais būdais. Dėl to MV sistemoms gali būti sunku tiksliai išversti tekstą.
• Idiomos ir perkeltinė kalba: Idiomas ir perkeltinę kalbą (pvz., metaforas, palyginimus) MV sistemoms gali būti sunku apdoroti. Šios išraiškos dažnai turi reikšmes, kurios skiriasi nuo pažodinių atskirų žodžių reikšmių.
• Mažų išteklių kalbos: MV sistemoms paprastai reikia didelių lygiagrečių tekstinių duomenų kiekių, kad būtų galima efektyviai mokytis. Tačiau tokių duomenų dažnai trūksta mažų išteklių kalboms.
• Domeno pritaikymas: MV sistemos, apmokytos viename domene (pvz., naujienų straipsniuose), gali neveikti gerai kitame domene (pvz., medicinos tekstuose). MV sistemų pritaikymas naujiems domenams yra nuolatinis mokslinių tyrimų iššūkis.
• Etiniai sumetimai: MV sistemos gali įamžinti šališkumus, esančius mokymo duomenyse. Svarbu spręsti šiuos šališkumus, siekiant užtikrinti, kad MV sistemos būtų sąžiningos ir teisingos. Pavyzdžiui, jei mokymo duomenų rinkinys tam tikras profesijas sieja su tam tikra lytimi, MV sistema gali sustiprinti šiuos stereotipus.

Ateities kryptys mašininiame vertime

Mašininio vertimo sritis nuolat tobulėja. Kai kurios pagrindinės ateities kryptys apima:

• Transformatoriais pagrįsti modeliai: Transformatoriais pagrįsti modeliai, tokie kaip BERT, BART ir T5, pasiekė naujausius rezultatus įvairiose NLP užduotyse, įskaitant mašininį vertimą. Šie modeliai yra pagrįsti dėmesio mechanizmu ir gali efektyviau užfiksuoti tolimojo diapazono priklausomybes tarp žodžių sakinyje nei RNN.
• Nulinio kadro vertimas: Nulinio kadro vertimo tikslas yra versti tarp kalbų, kurioms nėra lygiagrečių tekstinių duomenų. Tai paprastai pasiekiama apmokant daugiakalbį MV modelį naudojant kalbų rinkinį ir tada naudojant jį versti tarp kalbų, kurios nebuvo matytos mokymo metu.
• Daugiakalbis mašininis vertimas: Daugiakalbiai MV modeliai yra apmokomi su duomenimis iš kelių kalbų ir gali versti tarp bet kurios kalbų poros duomenų rinkinyje. Tai gali būti efektyviau nei apmokyti atskirus modelius kiekvienai kalbų porai.
• Mažų išteklių vertimo tobulinimas: Tyrėjai tiria įvairius metodus, kaip pagerinti MV sistemų veikimą mažų išteklių kalboms, pvz., naudojant sintetinius duomenis, perkėlimo mokymąsi ir neprižiūrimą mokymąsi.
• Konteksto įtraukimas: MV sistemos vis dažniau įtraukia kontekstinę informaciją, pvz., dokumentą ar pokalbį, kuriame sakinys pasirodo, kad pagerintų vertimo tikslumą.
• Paaiškinamas mašininis vertimas: Vykdomi tyrimai, siekiant padaryti MV sistemas labiau paaiškinamas, kad vartotojai galėtų suprasti, kodėl sistema sukūrė konkretų vertimą. Tai gali padėti sukurti pasitikėjimą MV sistemomis ir nustatyti galimas klaidas.

Realios mašininio vertimo programos

Mašininis vertimas naudojamas įvairiose realaus pasaulio programose, įskaitant:

• Pasaulinis verslo bendravimas: Leidžia įmonėms bendrauti su klientais, partneriais ir darbuotojais skirtingomis kalbomis. Pavyzdžiui, tarptautinė korporacija gali naudoti MV el. laiškams, dokumentams ir svetainėms versti.
• Tarptautinės kelionės: Padeda keliautojams suprasti užsienio kalbas ir naršyti nepažįstamą aplinką. MV programos gali būti naudojamos ženklams, meniu ir pokalbiams versti.
• Turinio lokalizavimas: Turinio pritaikymas skirtingoms kalboms ir kultūroms. Tai apima svetainių, programinės įrangos ir rinkodaros medžiagos vertimą. Pavyzdžiui, vaizdo žaidimų kūrėjas gali naudoti MV savo žaidimams lokalizuoti skirtingiems regionams.
• Prieiga prie informacijos: Galimybės gauti informaciją skirtingomis kalbomis suteikimas. MV galima naudoti naujienų straipsniams, moksliniams darbams ir kitam internetiniam turiniui versti.
• Elektroninė prekyba: Tarptautinės elektroninės prekybos palengvinimas verčiant produktų aprašymus, klientų atsiliepimus ir palaikymo medžiagą.
• Švietimas: Kalbų mokymosi ir tarpkultūrinio supratimo palaikymas. MV galima naudoti vadovėliams, mokymo medžiagai ir internetiniams kursams versti.
• Vyriausybė ir diplomatija: Padeda vyriausybės agentūroms ir diplomatams bendrauti su užsienio vyriausybėmis ir organizacijomis.

Išvada

Mašininis vertimas pastaraisiais metais padarė didelę pažangą dėl sekų į seką modelių ir dėmesio mechanizmo kūrimo. Python, su savo turtinga bibliotekų ir sistemų ekosistema, suteikia puikią platformą galingoms MV sistemoms kurti. Nors iššūkių vis dar išlieka, vykstantys moksliniai tyrimai ir plėtra atveria kelią dar tikslesnėms ir universalesnėms MV sistemoms ateityje. Kadangi MV technologija ir toliau tobulėja, ji atliks vis svarbesnį vaidmenį naikinant kalbos barjerus ir skatinant pasaulinį bendravimą ir supratimą.

Nesvarbu, ar esate tyrėjas, kūrėjas ar tiesiog žmogus, besidomintis mašininio vertimo galia, Python pagrįstų seq2seq modelių tyrinėjimas yra vertas pastangų. Turėdami šiame tinklaraščio įraše aptartas žinias ir įrankius, galite leistis į savo kelionę kurti ir diegti mašininio vertimo sistemas, kurios jungia žmones visame pasaulyje.