Обробка природної мови (NLP) у Python з кодом (Частина 7. Машинний переклад)
Розглянемо екосистему OPUS з акцентом на розробку відкритих моделей і інструментів машинного перекладу.
Попередні статті з обробки природної мови (NLP):
- Частина 1. Аналіз тональності
- Частина 2. Класифікація текстів
- Частина 3. Кластеризація текстів
- Частина 4. Тематичне моделювання
- Частина 5. Розпізнавання іменованих сутностей
- Частина 6. Вкладання слів та семантична подібність
Переклад — це дуже складна проблема, яка ускладнюється тим фактом, що існують тисячі мов, і кожна з них може мати дуже різні граматичні правила. Один із підходів полягає в тому, щоб перетворити формальні правила граматики для однієї мови, наприклад англійської, у структуру, що не залежить від мови, а потім перекласти її шляхом перетворення назад на іншу мову.
Helsinki-NLP робить важливу роботу, надаючи безкоштовно доступні моделі машинного перекладу на платформі Hugging Face. Це важливий ресурс для розвитку машинного перекладу та роботи з мовами, які можуть бути менш популярними або менш вивченими, оскільки вони навчені на різних мовних комбінаціях і даних OPUS.
OPUS-MT — це односпрямовані або двомовні моделі машинного перекладу (Machine Translate, MT), розроблені групою Helsinki-NLP. На даний момент існує більше 1000 моделей OPUS-MT. Кожна модель базується на трансформаторі з шістьма рівнями кодера та декодера. Кожна модель навчається з нуля за допомогою паралельних даних OPUS. Наприклад, модель Helsinki-NLP/opus-mt-en-uk навчається з використанням корпусу з паралельними реченнями з англійської та української мов. Тут en у назві моделі означає англійську мову (вихідна мова), а uk — українську мову (цільову мову).
EasyNMT — це бібліотека для нейронного машинного перекладу, яка спрощує використання передових моделей машинного перекладу. Вона дозволяє легко використовувати глибокі нейронні мережі для автоматичного перекладу текстів між різними мовами.
Ось переваги бібліотеки EasyNMT:
- Бібліотека EasyNMT підтримує автоматичне визначення мови, завдяки чому нам не потрібно вказувати вхідну мову.
- Немає необхідності явно завантажувати токенізатор і налаштовані моделі. Бібліотека EasyNMT автоматично завантажує токенізер і модель для вказаного model_name.
- EasyNMT підтримує переклад документів. Якщо довжина вихідної послідовності перевищує максимальну довжину послідовності моделі, вихідна послідовність розбивається на речення, а потім кожне речення перекладається.
Ось кілька кроків, які можна виконати для використання EasyNMT:
#First install EasyNMT
!pip install easynmt
# Import the library
from easynmt import EasyNMT
#Load the model
model = EasyNMT('opus-mt')
#Translate source sentence to English
print(model.translate('Можна практикувати де завгодно, тільки він не працює і сенсу жодного не має.', target_lang='en'))
#output: You can practice anywhere, except it doesn't work and it doesn't make any sense.
#Translate source sentence to Ukrainian
print(model.translate("You can practice anywhere, except it doesn't work and it doesn't make any sense.", target_lang='uk'))
#output: Ви можете тренуватися будь-де, але це не працює і це не має ніякого сенсу.Якщо вам сподобалася стаття, внизу можна підтримати автора плесканням 👏🏻 Дякую за прочитання!
