机器学习——机器翻译与数据集

语言模型是自然语言处理的关键， 而机器翻译是语言模型最成功的基准测试。 因为机器翻译正是将输入序列转换成输出序列的 序列转换模型（sequence transduction）的核心问题。 序列转换模型在各类现代人工智能应用中发挥着至关重要的作用。机器翻译（machine translation）指的是 将序列从一种语言自动翻译成另一种语言。

这里关注点是神经网络机器翻译方法，强调的是端到端的学习。 与 之前的语料库是单一语言的语言模型问题存在不同， 机器翻译的数据集是由源语言和目标语言的文本序列对组成的。 因此，我们需要一种完全不同的方法来预处理机器翻译数据集， 而不是复用语言模型的预处理程序。 下面，我们看一下如何将预处理后的数据加载到小批量中用于训练。

下载和预处理数据集

首先，下载一个由Tatoeba项目的双语句子对 组成的“英－法”数据集，数据集中的每一行都是制表符分隔的文本序列对， 序列对由英文文本序列和翻译后的法语文本序列组成。 请注意，每个文本序列可以是一个句子， 也可以是包含多个句子的一个段落。 在这个将英语翻译成法语的机器翻译问题中， 英语是源语言（source language）， 法语是目标语言（target language）。

#@save
d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip',
                           '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')

#@save
def read_data_nmt():
    """载入“英语－法语”数据集"""
    data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')
    with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r',
             encoding='utf-8') as f:
        return f.read()

raw_text = read_data_nmt()
print(raw_text[:75])

Downloading ../data/fra-eng.zip from http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/fra-eng.zip...
Go. Va !
Hi. Salut !
Run!        Cours !
Run!        Courez !
Who?        Qui ?
Wow!        Ça alors !

下载数据集后，原始文本数据需要经过几个预处理步骤。 例如，我们用空格代替不间断空格（non-breaking space）， 使用小写字母替换大写字母，并在单词和标点符号之间插入空格。

 

#@save
def preprocess_nmt(text):
    """预处理“英语－法语”数据集"""
    def no_space(char, prev_char):
        return char in set(',.!?') and prev_char != ' '

    # 使用空格替换不间断空格
    # 使用小写字母替换大写字母
    text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()
    # 在单词和标点符号之间插入空格
    out = [' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char
           for i, char in enumerate(text)]
    return ''.join(out)

text = preprocess_nmt(raw_text)
print(text[:80])

 

 

词元化

与字符级词元化不同， 在机器翻译中，我们更喜欢单词级词元化 （最先进的模型可能使用更高级的词元化技术）。 下面的tokenize_nmt函数对前num_examples个文本序列对进行词元， 其中每个词元要么是一个词，要么是一个标点符号。 此函数返回两个词元列表：source和target：source[i]是源语言（这里是英语）第i个文本序列的词元列表， target[i]是目标语言（这里是法语）第i个文本序列的词元列表。

 

#@save
def tokenize_nmt(text, num_examples=None):
    """词元化“英语－法语”数据数据集"""
    source, target = [], []
    for i, line in enumerate(text.split('\n')):
        if num_examples and i > num_examples:
            break
        parts = line.split('\t')
        if len(parts) == 2:
            source.append(parts[0].split(' '))
            target.append(parts[1].split(' '))
    return source, target

source, target = tokenize_nmt(text)
source[:6], target[:6]

([['go', '.'],
  ['hi', '.'],
  ['run', '!'],
  ['run', '!'],
  ['who', '?'],
  ['wow', '!']],
 [['va', '!'],
  ['salut', '!'],
  ['cours', '!'],
  ['courez', '!'],
  ['qui', '?'],
  ['ça', 'alors', '!']])

 

 

词表

由于机器翻译数据集由语言对组成， 因此我们可以分别为源语言和目标语言构建两个词表。 使用单词级词元化时，词表大小将明显大于使用字符级词元化时的词表大小。 为了缓解这一问题，这里我们将出现次数少于2次的低频率词元 视为相同的未知（“<unk>”）词元。 除此之外，我们还指定了额外的特定词元， 例如在小批量时用于将序列填充到相同长度的填充词元（“<pad>”）， 以及序列的开始词元（“<bos>”）和结束词元（“<eos>”）。 这些特殊词元在自然语言处理任务中比较常用。

 

src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,
                      reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
len(src_vocab)

10012

 

加载数据集

 

回想一下，语言模型中的序列样本都有一个固定的长度， 无论这个样本是一个句子的一部分还是跨越了多个句子的一个片断。 这个固定长度是由 8.3节中的num_steps（时间步数或词元数量）参数指定的。 在机器翻译中，每个样本都是由源和目标组成的文本序列对， 其中的每个文本序列可能具有不同的长度。

 

为了提高计算效率，我们仍然可以通过截断（truncation）和 填充（padding）方式实现一次只处理一个小批量的文本序列。 假设同一个小批量中的每个序列都应该具有相同的长度num_steps， 那么如果文本序列的词元数目少于num_steps时， 我们将继续在其末尾添加特定的“<pad>”词元， 直到其长度达到num_steps； 反之，我们将截断文本序列时，只取其前num_steps 个词元， 并且丢弃剩余的词元。这样，每个文本序列将具有相同的长度， 以便以相同形状的小批量进行加载。

 

如前所述，下面的truncate_pad函数将截断或填充文本序列。

#@save
def truncate_pad(line, num_steps, padding_token):
    """截断或填充文本序列"""
    if len(line) > num_steps:
        return line[:num_steps]  # 截断
    return line + [padding_token] * (num_steps - len(line))  # 填充

truncate_pad(src_vocab[source[0]], 10, src_vocab['<pad>'])

[47, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

现在我们定义一个函数，可以将文本序列 转换成小批量数据集用于训练。 我们将特定的“<eos>”词元添加到所有序列的末尾， 用于表示序列的结束。 当模型通过一个词元接一个词元地生成序列进行预测时， 生成的“<eos>”词元说明完成了序列输出工作。 此外，我们还记录了每个文本序列的长度， 统计长度时排除了填充词元， 在稍后将要介绍的一些模型会需要这个长度信息。

#@save
def build_array_nmt(lines, vocab, num_steps):
    """将机器翻译的文本序列转换成小批量"""
    lines = [vocab[l] for l in lines]
    lines = [l + [vocab['<eos>']] for l in lines]
    array = torch.tensor([truncate_pad(
        l, num_steps, vocab['<pad>']) for l in lines])
    valid_len = (array != vocab['<pad>']).type(torch.int32).sum(1)
    return array, valid_len

 

训练模型

 

总结

 

• 机器翻译指的是将文本序列从一种语言自动翻译成另一种语言。

• 使用单词级词元化时的词表大小，将明显大于使用字符级词元化时的词表大小。为了缓解这一问题，我们可以将低频词元视为相同的未知词元。

• 通过截断和填充文本序列，可以保证所有的文本序列都具有相同的长度，以便以小批量的方式加载。