NMT ile çeviri üretme

Keras ile Machine Translation

Thushan Ganegedara

Data Scientist and Author

Motivasyon

Eğitilmiş bir modeliniz var
Çeviri görevlerinde insanlara yardımcı olmalı
Modeli görülmemiş veride test edin
Nasıl?
- Modeli değerlendirmek için ayrılmış test kümesi
- Modeli, bir cümle için çeviri tahmini isteyerek test edeceksiniz.

Girdiyi dönüştürme

İngilizce cümle

en_st = ['the united states is sometimes chilly during december , but it is sometimes freezing in june .']

Encoder cümlesini dönüştürün

en_seq = sents2seqs('source', en_st, onehot=True, reverse=True)
print(np.argmax(en_seq, axis=-1)

English: ['the united states is sometimes chilly during december , 
           but it is sometimes freezing in june .']
Reversed sentence: ['june in freezing sometimes is it ...'] 
Reversed sequence: [[34   3  54       10        2  4  7 45  5 69 10  2 23 22  6]]

Çeviri üretme

Tahmin üretme
```
fr_pred = model.predict(en_seq)
```
fr_pred.shape
- [cümle, dizi uzunluğu, sözcük dağarcığı boyutu]

Tahmin edilen sınıfları alma

fr_seq = np.argmax(fr_pred, axis=-1)[0]

[[ 3  7 35 34  2 ...  5  4  4  0  0]] # <= fr_seq

fr_seq.shape
- [cümle sayısı, dizi uzunluğu]

Tahmini cümleye dönüştürme

Üretilen kelime kimliklerini liste üreteciyle cümleye dönüştürme

fr_sentence = ' '.join([fr_id2word[i] for i in fr_seq if i != 0])

English: the united states is sometimes chilly during december , but it is sometimes freezing in june .

French:                    les états unis est parfois froid en décembre mais il est parfois le gel en

French (Google Translate): les etats-unis sont parfois froids en décembre, mais parfois gelés en juin

Liste üretecine daha yakından bakış

Liste üreteci

word_list = [fr_tok.index_word[i] for i in fr_seq if i != 0]

For döngüsü

word_list = []
for i in fr_seq:
  if i != 0:
    word_list.append(fr_tok.index_word[i])

Haydi pratik yapalım!

Keras ile Machine Translation