9.5. 机器翻译与数据集
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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, 因此我们将其做为本章剩余部分和 10节的重点。 为此,本节将介绍机器翻译问题及其后文需要使用的数据集。

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。 事实上,这个研究领域可以追溯到数字计算机发明后不久的20世纪40年代, 特别是在第二次世界大战中使用计算机破解语言编码。 几十年来,在使用神经网络进行端到端学习的兴起之前, 统计学方法在这一领域一直占据主导地位 [Brown et al., 1990, Brown et al., 1988]。 因为统计机器翻译(statisticalmachine translation)涉及了 翻译模型和语言模型等组成部分的统计分析, 因此基于神经网络的方法通常被称为 神经机器翻译(neuralmachine translation), 用于将两种翻译模型区分开来。

本书的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 8.3节中的语料库 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。

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

npx.set_np()
import os
import torch
from d2l import torch as d2l
import os
import tensorflow as tf
from d2l import tensorflow as d2l

9.5.1. 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 !
#@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])
Go. Va !
Hi. Salut !
Run!        Cours !
Run!        Courez !
Who?        Qui ?
Wow!        Ça alors !
#@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])
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])
go .        va !
hi .        salut !
run !       cours !
run !       courez !
who ?       qui ?
wow !       ça alors !
#@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])
go .        va !
hi .        salut !
run !       cours !
run !       courez !
who ?       qui ?
wow !       ça alors !
#@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])
go .        va !
hi .        salut !
run !       cours !
run !       courez !
who ?       qui ?
wow !       ça alors !

9.5.2. 词元化

8.3节中的字符级词元化不同, 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:sourcetargetsource[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', '!']])
#@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', '!']])
#@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', '!']])

让我们绘制每个文本序列所包含的词元数量的直方图。 在这个简单的“英-法”数据集中,大多数文本序列的词元数量少于\(20\)个。

def show_list_len_pair_hist(legend, xlabel, ylabel, xlist, ylist):
    """绘制列表长度对的直方图"""
    d2l.set_figsize()
    _, _, patches = d2l.plt.hist(
        [[len(l) for l in xlist], [len(l) for l in ylist]])
    d2l.plt.xlabel(xlabel)
    d2l.plt.ylabel(ylabel)
    for patch in patches[1].patches:
        patch.set_hatch('/')
    d2l.plt.legend(legend)

show_list_len_pair_hist(['source', 'target'], '# tokens per sequence',
                        'count', source, target);
../_images/output_machine-translation-and-dataset_887557_51_0.svg
def show_list_len_pair_hist(legend, xlabel, ylabel, xlist, ylist):
    """绘制列表长度对的直方图"""
    d2l.set_figsize()
    _, _, patches = d2l.plt.hist(
        [[len(l) for l in xlist], [len(l) for l in ylist]])
    d2l.plt.xlabel(xlabel)
    d2l.plt.ylabel(ylabel)
    for patch in patches[1].patches:
        patch.set_hatch('/')
    d2l.plt.legend(legend)

show_list_len_pair_hist(['source', 'target'], '# tokens per sequence',
                        'count', source, target);
../_images/output_machine-translation-and-dataset_887557_54_0.svg
def show_list_len_pair_hist(legend, xlabel, ylabel, xlist, ylist):
    """绘制列表长度对的直方图"""
    d2l.set_figsize()
    _, _, patches = d2l.plt.hist(
        [[len(l) for l in xlist], [len(l) for l in ylist]])
    d2l.plt.xlabel(xlabel)
    d2l.plt.ylabel(ylabel)
    for patch in patches[1].patches:
        patch.set_hatch('/')
    d2l.plt.legend(legend)

show_list_len_pair_hist(['source', 'target'], '# tokens per sequence',
                        'count', source, target);
../_images/output_machine-translation-and-dataset_887557_57_0.svg

9.5.3. 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
src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,
                      reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
len(src_vocab)
10012
src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,
                      reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
len(src_vocab)
10012

9.5.4. 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]
#@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]
#@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 = np.array([truncate_pad(
        l, num_steps, vocab['<pad>']) for l in lines])
    valid_len = (array != vocab['<pad>']).astype(np.int32).sum(1)
    return array, valid_len
#@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
#@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 = tf.constant([truncate_pad(
        l, num_steps, vocab['<pad>']) for l in lines])
    valid_len = tf.reduce_sum(
        tf.cast(array != vocab['<pad>'], tf.int32), 1)
    return array, valid_len

9.5.5. 训练模型

最后,我们定义load_data_nmt函数来返回数据迭代器, 以及源语言和目标语言的两种词表。

#@save
def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600):
    """返回翻译数据集的迭代器和词表"""
    text = preprocess_nmt(read_data_nmt())
    source, target = tokenize_nmt(text, num_examples)
    src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,
                          reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
    tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2,
                          reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
    src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps)
    tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps)
    data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len)
    data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size)
    return data_iter, src_vocab, tgt_vocab

下面我们读出“英语-法语”数据集中的第一个小批量数据。

train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8)
for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter:
    print('X:', X.astype(np.int32))
    print('X的有效长度:', X_valid_len)
    print('Y:', Y.astype(np.int32))
    print('Y的有效长度:', Y_valid_len)
    break
X: [[ 0 26  5  3  1  1  1  1]
 [ 7 10  4  3  1  1  1  1]]
X的有效长度: [4 4]
Y: [[0 0 5 3 1 1 1 1]
 [6 7 8 4 3 1 1 1]]
Y的有效长度: [4 5]
train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8)
for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter:
    print('X:', X.type(torch.int32))
    print('X的有效长度:', X_valid_len)
    print('Y:', Y.type(torch.int32))
    print('Y的有效长度:', Y_valid_len)
    break
X: tensor([[ 9,  4,  3,  1,  1,  1,  1,  1],
        [87, 22,  4,  3,  1,  1,  1,  1]], dtype=torch.int32)
X的有效长度: tensor([3, 4])
Y: tensor([[ 16,   5,   3,   1,   1,   1,   1,   1],
        [175, 176,   4,   3,   1,   1,   1,   1]], dtype=torch.int32)
Y的有效长度: tensor([3, 4])
train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8)
for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter:
    print('X:', tf.cast(X, tf.int32))
    print('X的有效长度:', X_valid_len)
    print('Y:', tf.cast(Y, tf.int32))
    print('Y的有效长度:', Y_valid_len)
    break
X: tf.Tensor(
[[17 20  4  3  1  1  1  1]
 [14 33  4  3  1  1  1  1]], shape=(2, 8), dtype=int32)
X的有效长度: tf.Tensor([4 4], shape=(2,), dtype=int32)
Y: tf.Tensor(
[[ 11  61 145   4   3   1   1   1]
 [ 20  69   5   3   1   1   1   1]], shape=(2, 8), dtype=int32)
Y的有效长度: tf.Tensor([5 4], shape=(2,), dtype=int32)

9.5.6. 小结

  • 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。

9.5.7. 练习

  1. load_data_nmt函数中尝试不同的num_examples参数值。这对源语言和目标语言的词表大小有何影响?

  2. 某些语言(例如中文和日语)的文本没有单词边界指示符(例如空格)。对于这种情况,单词级词元化仍然是个好主意吗?为什么?