NMT로 번역 생성하기

Keras로 배우는 Machine Translation

Thushan Ganegedara

Data Scientist and Author

동기

학습된 모델이 있습니다
번역 작업에서 인간을 보조해야 합니다
보지 못한 데이터로 모델을 테스트합니다
방법
- 홀드아웃 테스트 세트로 모델 평가
- 한 문장의 번역을 예측하게 하여 모델을 테스트합니다.

입력 변환하기

영어 문장

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

인코더 입력 변환

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]]

번역 생성하기

예측 생성
```
fr_pred = model.predict(en_seq)
```
fr_pred.shape
- [sentences, seq len, vocab size]

예측 클래스 가져오기

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

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

fr_seq.shape
- [num sentences, sequence len]

예측을 문장으로 변환

리스트 컴프리헨션으로 예측된 단어 ID를 문장으로 변환

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

리스트 컴프리헨션 자세히 보기

리스트 컴프리헨션

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

for 루프

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

연습해 봅시다!

Keras로 배우는 Machine Translation