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PyTorch教程10.5之機器翻譯和數(shù)據(jù)集

1843857 2023-06-05 | pdf | 0.30 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

在引起人們對現(xiàn)代 RNN 廣泛興趣的重大突破中，有一項是統(tǒng)計機器翻譯應(yīng)用領(lǐng)域的重大進展。在這里，模型以一種語言的句子呈現(xiàn)，并且必須預(yù)測另一種語言的相應(yīng)句子。請注意，由于兩種語言的語法結(jié)構(gòu)不同，這里的句子可能有不同的長度，并且兩個句子中相應(yīng)的詞可能不會以相同的順序出現(xiàn)。

許多問題都具有這種在兩個這樣的“未對齊”序列之間進行映射的風(fēng)格。示例包括從對話提示到回復(fù)或從問題到答案的映射。廣義上，此類問題稱為 序列到序列(seq2seq) 問題，它們是本章剩余部分和第 11 節(jié)大部分內(nèi)容的重點。

在本節(jié)中，我們將介紹機器翻譯問題和我們將在后續(xù)示例中使用的示例數(shù)據(jù)集。幾十年來，語言間翻譯的統(tǒng)計公式一直很流行（Brown等人，1990 年，Brown等人，1988 年），甚至在研究人員使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法起作用之前（這些方法通常被統(tǒng)稱為神經(jīng)機器翻譯）。

首先，我們需要一些新代碼來處理我們的數(shù)據(jù)。與我們在9.3 節(jié)中看到的語言建模不同，這里的每個示例都包含兩個單獨的文本序列，一個是源語言，另一個（翻譯）是目標(biāo)語言。以下代碼片段將展示如何將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)加載到小批量中進行訓(xùn)練。

						import os
import torch
from d2l import torch as d2l

						 

						import os
from mxnet import np, npx
from d2l import mxnet as d2l

npx.set_np()

						import os
from jax import numpy as jnp
from d2l import jax as d2l

						 

						No GPU/TPU found, falling back to CPU. (Set TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=0 and rerun for more info.)

					

						import os
import tensorflow as tf
from d2l import tensorflow as d2l

						 

10.5.1。下載和預(yù)處理數(shù)據(jù)集

首先，我們從 Tatoeba Project 下載由雙語句子對組成的英法數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集中的每一行都是一個制表符分隔的對，由一個英文文本序列和翻譯后的法文文本序列組成。請注意，每個文本序列可以只是一個句子，也可以是一段多句。在這個英語翻譯成法語的機器翻譯問題中，英語被稱為源語言，法語被稱為目標(biāo)語言。

							class MTFraEng(d2l.DataModule): #@save
  """The English-French dataset."""
  def _download(self):
    d2l.extract(d2l.download(
      d2l.DATA_URL+'fra-eng.zip', self.root,
      '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5'))
    with open(self.root + '/fra-eng/fra.txt', encoding='utf-8') as f:
      return f.read()

data = MTFraEng()
raw_text = data._download()
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!    ?a alors?!

							class MTFraEng(d2l.DataModule): #@save
  """The English-French dataset."""
  def _download(self):
    d2l.extract(d2l.download(
      d2l.DATA_URL+'fra-eng.zip', self.root,
      '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5'))
    with open(self.root + '/fra-eng/fra.txt', encoding='utf-8') as f:
      return f.read()

data = MTFraEng()
raw_text = data._download()
print(raw_text[:75])

							 

							Go. Va !
Hi. Salut !
Run!    Cours?!
Run!    Courez?!
Who?    Qui ?
Wow!    ?a alors?!

						

							class MTFraEng(d2l.DataModule): #@save
  """The English-French dataset."""
  def _download(self):
    d2l.extract(d2l.download(
      d2l.DATA_URL+'fra-eng.zip', self.root,
      '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5'))
    with open(self.root + '/fra-eng/fra.txt', encoding='utf-8') as f:
      return f.read()

data = MTFraEng()
raw_text = data._download()
print(raw_text[:75])

							 

							Go. Va !
Hi. Salut !
Run!    Cours?!
Run!    Courez?!
Who?    Qui ?
Wow!    ?a alors?!

						

							class MTFraEng(d2l.DataModule): #@save
  """The English-French dataset."""
  def _download(self):
    d2l.extract(d2l.download(
      d2l.DATA_URL+'fra-eng.zip', self.root,
      '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5'))
    with open(self.root + '/fra-eng/fra.txt', encoding='utf-8') as f:
      return f.read()

data = MTFraEng()
raw_text = data._download()
print(raw_text[:75])

							 

							Go. Va !
Hi. Salut !
Run!    Cours?!
Run!    Courez?!
Who?    Qui ?
Wow!    ?a alors?!

						

下載數(shù)據(jù)集后，我們對原始文本數(shù)據(jù)進行幾個預(yù)處理步驟。例如，我們將不間斷空格替換為空格，將大寫字母轉(zhuǎn)換為小寫字母，在單詞和標(biāo)點符號之間插入空格。

							@d2l.add_to_class(MTFraEng) #@save
def _preprocess(self, text):
  # Replace non-breaking space with space
  text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ')
  # Insert space between words and punctuation marks
  no_space = lambda char, prev_char: char in ',.!?' and prev_char != ' '
  out = [' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char
      for i, char in enumerate(text.lower())]
  return ''.join(out)

text = data._preprocess(raw_text)
print(text[:80])

							 

							go .    va !
hi .    salut !
run !    cours !
run !    courez !
who ?    qui ?
wow !    ?a alors !

						

							@d2l.add_to_class(MTFraEng) #@save
def _preprocess(self, text):
  # Replace non-breaking space with space
  text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ')
  # Insert space between words and punctuation marks
  no_space = lambda char, prev_char: char in ',.!?' and prev_char != ' '
  out = [' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char
      for i, char in enumerate(text.lower())]
  return ''.join(out)

text = data._preprocess(raw_text)
print(text[:80])

							 

							go .    va !
hi .    salut !
run !    cours !
run !    courez !
who ?    qui ?
wow !    ?a alors !

						

							@d2l.add_to_class(MTFraEng) #@save
def _preprocess(self, text):
  # Replace non-breaking space with space
  text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ')
  # Insert space between words and punctuation marks
  no_space = lambda char, prev_char: char in ',.!?' and prev_char != ' '
  out = [' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char
      for i, char in enumerate(text.lower())]
  return ''.join(out)

text = data._preprocess(raw_text)
print(text[:80])

							 

							go .    va !
hi .    salut !
run !    cours !
run !    courez !
who ?    qui ?
wow !    ?a alors !

						

							@d2l.add_to_class(MTFraEng) #@save
def _preprocess(self, text):
  # Replace non-breaking space with space
  text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ')
  # Insert space between words and punctuation marks
  no_space = lambda char, prev_char: char in ',.!?' and prev_char != ' '
  out = [' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char
      for i, char in enumerate(text.lower())]
  return ''.join(out)

text = data._preprocess(raw_text)
print(text[:80])

							 

							go .    va !
hi .    salut !
run !    cours !
run !    courez !
who ?    qui ?
wow !    ?a alors !

						

10.5.2。代幣化

與第 9.3 節(jié)中的字符級標(biāo)記化不同，對于機器翻譯，我們在這里更喜歡單詞級標(biāo)記化（當(dāng)今最先進的模型使用更復(fù)雜的標(biāo)記化技術(shù)）。以下_tokenize方法對第一個max_examples文本序列對進行分詞，其中每個分詞要么是一個單詞，要么是一個標(biāo)點符號。我們將特殊的“”標(biāo)記附加到每個序列的末尾，以指示序列的結(jié)束。當(dāng)模型通過生成一個接一個標(biāo)記的序列標(biāo)記進行預(yù)測時，“”標(biāo)記的生成表明輸出序列是完整的。最后，下面的方法返回兩個令牌列表列表：src和tgt。具體來說，src[i]是來自ith源語言（此處為英語）的文本序列和tgt[i]目標(biāo)語言（此處為法語）的文本序列。