NLP——机器翻译_机器翻译介绍 csdn

一，前言

        机器翻译是一种利用计算机技术将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。它涉及到自然语言处理、计算机科学和语言学等多个领域的知识。机器翻译的目标是实现自动、准确、流畅的翻译，使人们能够跨越语言障碍进行沟通。机器翻译的发展可以追溯到20世纪50年代，当时科学家们开始尝试用计算机程序来实现语言之间的转换。随着计算机技术的发展，机器翻译逐渐成为一个热门研究领域。目前，机器翻译主要分为两类：基于规则的机器翻译和基于统计的机器翻译。

        基于规则的机器翻译依赖于预先设定的语言规则和词汇库，通过分析和处理源语言句子的结构，将其转换为目标语言。这种方法的优点是对于特定领域和简单句子的翻译效果较好，但缺点是需要大量的人工编写规则和词汇，难以应对复杂的语言现象和多样化的表达方式。

        基于统计的机器翻译则利用大量的双语语料库，通过统计模型学习源语言和目标语言之间的对应关系。这种方法的优点是可以自动学习和适应不同领域的翻译需求，但对于低资源语言或者缺乏足够语料库的情况，翻译质量可能会受到影响。

        近年来，随着深度学习技术的发展，神经网络机器翻译成为主流方法。神经网络机器翻译利用深度神经网络模型，如循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），自动学习源语言和目标语言之间的映射关系。这种方法在大量数据的支持下，可以实现高质量的翻译，并且具有较强的泛化能力。尽管机器翻译技术取得了显著的进展，但仍然存在一些挑战和局限性。例如，机器翻译难以处理多义词、习语、俚语等语言现象，有时会出现语法错误或者不符合语境的翻译。此外，机器翻译还面临着跨语言文化差异的问题，因为不同语言背后的文化背景和习惯用法可能导致翻译的误解或不准确。

        总之，机器翻译是一项具有广泛应用前景的技术，它可以帮助人们跨越语言障碍，促进国际交流与合作。随着技术的不断进步，机器翻译的质量将会不断提高，为人们的生活和工作带来更多便利。

二，机器翻译

2.1 读取和预处理数据

         因为一段文本序列在不同语言中的长度不一定相同，所以我们先定义一些特殊符号。如例1，其中“<pad>”（padding）符号用来添加在较短序列后，直到每个序列等长，而“<bos>”和“<eos>”符号分别表示序列的开始和结束。

例1：

import collections
import os
import io
import math
import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
import torchtext.vocab as Vocab
import torch.utils.data as Data
 
import sys
import d2lzh_pytorch as d2l
 
PAD, BOS, EOS = '<pad>', '<bos>', '<eos>'
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
 
print(torch.__version__, device)

 此处作者使用的是希冀在线作业平台搭建的环境：1.5.0 cpu

 接着定义两个辅助函数对后面读取的数据进行预处理。如例2所示，

例2：

# 将一个序列中所有的词记录在all_tokens中以便之后构造词典，然后在该序列后面添加PAD直到序列
# 长度变为max_seq_len，然后将序列保存在all_seqs中
def process_one_seq(seq_tokens, all_tokens, all_seqs, max_seq_len):
    all_tokens.extend(seq_tokens)
    seq_tokens += [EOS] + [PAD] * (max_seq_len - len(seq_tokens) - 1)
    all_seqs.append(seq_tokens)
 
# 使用所有的词来构造词典。并将所有序列中的词变换为词索引后构造Tensor
def build_data(all_tokens, all_seqs):
    vocab = Vocab.Vocab(collections.Counter(all_tokens),
                        specials=[PAD, BOS, EOS])
    indices = [[vocab.stoi[w] for w in seq] for seq in all_seqs]
    return vocab, torch.tensor(indices)

        为了演示方便，我们在这里使用一个很小的法语—英语数据集。在这个数据集里，每一行是一对法语句子和它对应的英语句子，中间使用' \t '隔开。在读取数据时，我们在句末附上“<eos>”符号，并可能通过添加“<pad>”符号使每个序列的长度均为`max_seq_len`。我们为法语词和英语词分别创建词典。法语词的索引和英语词的索引相互独立。如例3所示，

例3：

def read_data(max_seq_len):
    # in和out分别是input和output的缩写
    in_tokens, out_tokens, in_seqs, out_seqs = [], [], [], []
    with io.open('fr-en-small.txt') as f:
        lines = f.readlines()
    for line in lines:
        in_seq, out_seq = line.rstrip().split('\t')
        in_seq_tokens, out_seq_tokens = in_seq.split(' '), out_seq.split(' ')
        if max(len(in_seq_tokens), len(out_seq_tokens)) > max_seq_len - 1:
            continue  # 如果加上EOS后长于max_seq_len，则忽略掉此样本
        process_one_seq(in_seq_tokens, in_tokens, in_seqs, max_seq_len)
        process_one_seq(out_seq_tokens, out_tokens, out_seqs, max_seq_len)
    in_vocab, in_data = build_data(in_tokens, in_seqs)
    out_vocab, out_data = build_data(out_tokens, out_seqs)
    return in_vocab, out_vocab, Data.TensorDataset(in_data, out_data)

        将序列的最大长度设成7，然后查看读取到的第一个样本。该样本分别包含法语词索引序列和英语词索引序列。如例4所示，

例4：

max_seq_len = 7
in_vocab, out_vocab, dataset = read_data(max_seq_len)
dataset[0]

运行 结果：

 2.2 含注意力机制的编码器—解码器

        我们将使用含注意力机制的编码器—解码器来将一段简短的法语翻译成英语。下面我们来介绍模型的实现。 

2.2.1 编码器—解码器结构

       是神经机器翻译（NMT）系统的核心组成部分，它由两个主要的网络模块组成：编码器和解码器。 

2.2.2 编码器

       编码器是一个神经网络，其任务是将输入句子（源语言句子）转换为一个连续的向量表示，通常称为“上下文向量”或“思想向量”。这个向量旨在捕捉输入句子的整体语义。在深度学习模型中，如循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）等，编码器通过读取输入句子的每一个词，并递归地处理这些词来更新其隐藏状态，从而生成最终的上下文向量。

       在编码器中，我们将输入语言的词索引通过词嵌入层得到词的表征，然后输入到一个多层门控循环单元中。正如我们在6.5节（循环神经网络的简洁实现）中提到的，PyTorch的`nn.GRU`实例在前向计算后也会分别返回输出和最终时间步的多层隐藏状态。其中的输出指的是最后一层的隐藏层在各个时间步的隐藏状态，并不涉及输出层计算。注意力机制将这些输出作为键项和值项。

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers,
                 drop_prob=0, **kwargs):
        super(Encoder, self).__init__(**kwargs)
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.rnn = nn.GRU(embed_size, num_hiddens, num_layers, dropout=drop_prob)
 
    def forward(self, inputs, state):
        # 输入形状是(批量大小, 时间步数)。将输出互换样本维和时间步维
        embedding = self.embedding(inputs.long()).permute(1, 0, 2) # (seq_len, batch, input_size)
        return self.rnn(embedding, state)
 
    def begin_state(self):
        return None

        下面我们来创建一个批量大小为4、时间步数为7的小批量序列输入。设门控循环单元的隐藏层个数为2，隐藏单元个数为16。编码器对该输入执行前向计算后返回的输出形状为(时间步数, 批量大小, 隐藏单元个数)。门控循环单元在最终时间步的多层隐藏状态的形状为(隐藏层个数, 批量大小, 隐藏单元个数)。对于门控循环单元来说，`state`就是一个元素，即隐藏状态；如果使用长短期记忆，`state`是一个元组，包含两个元素即隐藏状态和记忆细胞。

encoder = Encoder(vocab_size=10, embed_size=8, num_hiddens=16, num_layers=2)
output, state = encoder(torch.zeros((4, 7)), encoder.begin_state())
output.shape, state.shape # GRU的state是h, 而LSTM的是一个元组(h, c)

 运行结果：

2.2.3 解码器

       解码器是另一个神经网络，其职责是接受编码器产生的上下文向量，并生成翻译后的句子（目标语言句子）。解码器通常也是RNN或LSTM，它从上下文向量开始，逐步生成翻译句子中的每个词。在生成每个词时，解码器不仅考虑当前的上下文向量，还要考虑之前已经生成的词，以确保翻译的一致性和准确性。

       在解码器的前向计算中，我们先通过刚刚介绍的注意力机制计算得到当前时间步的背景向量。由于解码器的输入来自输出语言的词索引，我们将输入通过词嵌入层得到表征，然后和背景向量在特征维连结。我们将连结后的结果与上一时间步的隐藏状态通过门控循环单元计算出当前时间步的输出与隐藏状态。最后，我们将输出通过全连接层变换为有关各个输出词的预测，形状为(批量大小, 输出词典大小)。

class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers,
                 attention_size, drop_prob=0):
        super(Decoder, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.attention = attention_model(2*num_hiddens, attention_size)
        # GRU的输入包含attention输出的c和实际输入, 所以尺寸是 num_hiddens+embed_size
        self.rnn = nn.GRU(num_hiddens + embed_size, num_hiddens, 
                          num_layers, dropout=drop_prob)
        self.out = nn.Linear(num_hiddens, vocab_size)
 
    def forward(self, cur_input, state, enc_states):
        """
        cur_input shape: (batch, )
        state shape: (num_layers, batch, num_hiddens)
        """
        # 使用注意力机制计算背景向量
        c = attention_forward(self.attention, enc_states, state[-1])
        # 将嵌入后的输入和背景向量在特征维连结, (批量大小, num_hiddens+embed_size)
        input_and_c = torch.cat((self.embedding(cur_input), c), dim=1) 
        # 为输入和背景向量的连结增加时间步维，时间步个数为1
        output, state = self.rnn(input_and_c.unsqueeze(0), state)
        # 移除时间步维，输出形状为(批量大小, 输出词典大小)
        output = self.out(output).squeeze(dim=0)
        return output, state
 
    def begin_state(self, enc_state):
        # 直接将编码器最终时间步的隐藏状态作为解码器的初始隐藏状态
        return enc_state

 

2.2.4 注意力机制

       在许多先进的NMT系统中，还引入了“注意力机制”，以解决传统编码器—解码器结构在处理长句子时可能遗忘源语言信息的问题。注意力机制允许解码器在生成每个词时“关注”源语言句子中的某些特定部分，即动态地给予源语言句子中不同词以不同的权重。这样，解码器可以根据当前翻译的需要，聚焦于源语言句子中最相关的信息。

       我们将实现10.11节（注意力机制）中定义的函数