Генерування перекладів за допомогою NMT

Machine Translation з Keras

Thushan Ganegedara

Data Scientist and Author

Мотивація

У вас є натренована модель
Потрібно допомагати людям у перекладі
Протестуйте модель на нових даних
Як?
- Відкладена тестова вибірка для оцінювання моделі
- Ви перевірите модель, попросивши її передбачити переклад для одного речення.

Перетворення вхідних даних

Речення англійською

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

Перетворення речення для енкодера

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]]

Генерування перекладу

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

Отримання передбачених класів

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]

Перетворення передбачення на речення

Перетворення отриманих ID слів на речення за допомогою list comprehension

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

Детальніше про list comprehension

List comprehension

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

Цикл for

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

Давайте потренуємось!

Machine Translation з Keras