基于自然语言处理机器翻译

一 机器翻译

1 定义

机器翻译，也称为自动翻译，指的是利用计算机程序将一种自然语言（源语言）翻译成另一种自然语言（目标语言）的过程。它是人工智能领域的一个重要分支，涉及到计算机科学、语言学和数学等多个学科。

机器翻译的历史可以追溯到20世纪40年代，但直到20世纪50年代，随着计算机技术的发展，机器翻译才开始得到实际应用。早期的机器翻译系统主要基于规则，依赖于语言学家提供的语法规则和词典。然而，这种方法存在很多局限性，因为它很难处理语言的复杂性和多样性。

直到21世纪初，随着大数据和深度学习技术的发展，机器翻译迎来了新的突破。现代的机器翻译系统，特别是基于神经网络的翻译模型，能够通过学习大量的双语文本数据，自动发现语言之间的对应关系和翻译规则。

2 模型

1. 数据准备：收集大量的双语文本对，进行预处理，如分词、去除停用词等。

2. 模型训练：使用神经网络模型（如循环神经网络、长短时记忆网络、Transformer等）对双语文本进行训练，学习语言之间的映射关系。

3. 解码：在翻译过程中，模型根据源语言文本生成目标语言文本。

4. 后处理：对生成的翻译结果进行优化，如语法修正、流畅度提升等。

二  实验案例

1 读取和预处理数据

为使用PyTorch进行机器翻译或其他NLP任务的深度学习模型设置环境，包括导入必要的库、定义特殊标记、设置GPU使用、检查PyTorch版本和设备信息，以及可能导入自定义的辅助模块。

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
# sys.path.append("..") 
import d2lzh_pytorch as d2l
# 定义三个特殊的标记：PAD用于填充序列，BOS用于序列的开始，EOS用于序列的结束。
PAD, BOS, EOS = '<pad>', '<bos>', '<eos>'
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
# 设置环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES为"0"，这通常用于指定CUDA应该使用的GPU设备。
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
 
print(torch.__version__, device)

接着定义两个辅助函数对后面读取的数据进行预处理。

# 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)

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。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。

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

2含注意力机制的编码器—解码器

含注意力机制的编码器-解码器架构是深度学习中用于序列到序列任务的一种模型，特别是在机器翻译领域非常流行。这种架构由两部分组成：编码器和解码器，以及一个注意力机制，用于提高翻译的准确性和流畅性。

基本概念和工作原理：

1. 编码器（Encoder）：

   • 编码器的主要任务是读取输入序列（例如，源语言的句子），并将其转换成一个固定大小的内部表示，通常称为上下文向量（context vector）或者编码状态。
   • 这个内部表示捕捉了输入序列的主要信息，并将其传递给解码器。

2. 解码器（Decoder）：

   • 解码器负责生成输出序列（例如，目标语言的句子），通常是一个词一个词地生成。
   • 在每一步生成新的词时，解码器不仅考虑自己的先前状态，还考虑编码器的输出。

3. 注意力机制（Attention Mechanism）：

   • 注意力机制允许解码器在生成每个词时，能够“关注”编码器输出的特定部分。
   • 这意味着解码器可以动态地聚焦于输入序列中与当前生成的词最相关的部分，而不是使用一个固定大小的上下文向量。
   • 这通常通过计算输入序列中每个词与当前解码器状态之间的相似度或相关性来实现。

4. 工作原理：

   • 在编码阶段，编码器处理输入序列，并生成一系列隐藏状态（hidden states）。
   • 在解码阶段，解码器在生成每个词之前，使用注意力机制来计算一个加权的编码器隐藏状态的和，这个加权和代表了输入序列的“注意力分布”。
   • 这个加权和与解码器的当前状态一起，用于生成下一个词。

5. 优势：

   • 通过注意力机制，模型能够生成更加准确和流畅的翻译，因为它能够更有效地利用输入序列中的信息。
   • 注意力机制还提供了一种解释模型决策过程的方式，即可以可视化模型在生成每个词时关注了输入序列的哪些部分。

6. 变体：

   • 有许多基于这种架构的变体，例如带有多层注意力的模型，或者使用不同类型注意力机制（如自注意力）的模型。

2.1 编码器

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

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

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)

2.2注意力机制

定义的函数 本文内容由网友自发贡献，转载请注明出处：【wpsshop博客】