【自然语言处理（NLP）】基于注意力机制的中-英机器翻译

作者简介：在校大学生一枚，华为云享专家，阿里云专家博主，腾云先锋（TDP）成员，云曦智划项目总负责人，全国高等学校计算机教学与产业实践资源建设专家委员会（TIPCC）志愿者，以及编程爱好者，期待和大家一起学习，一起进步~
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文章目录

• 【自然语言处理（NLP）】基于注意力机制的中-英机器翻译
• 前言
• • (一)、任务描述
  • (二)、环境配置
• 一、数据准备
• • (一)、数据集下载
  • (二)、构建双语句对的数据结构
  • (三)、创建词表
  • (四)、创建padding过的数据集
• 二、网络构建
• • (一)、Encoder部分
  • (二)、AttentionDecoder部分
• 三、模型训练
• 四、使用模型进行机器翻译
• 总结

前言

(一)、任务描述

本示例教程介绍如何使用飞桨完成一个机器翻译任务。

我们将会使用飞桨提供的LSTM的API，组建一个sequence to sequence with attention的机器翻译的模型，并在示例的数据集上完成从英文翻译成中文的机器翻译。

(二)、环境配置

本示例基于飞桨开源框架2.0版本。

import paddle
import paddle.nn.functional as F
import re
import numpy as npprint(paddle.__version__)# cpu/gpu环境选择，在 paddle.set_device() 输入对应运行设备。
# device = paddle.set_device('gpu')

输出结果如下图1所示：

一、数据准备

(一)、数据集下载

我们将使用 http://www.manythings.org/anki/ 提供的中英文的英汉句对作为数据集，来完成本任务。该数据集含有23610个中英文双语的句对。

!wget -c https://www.manythings.org/anki/cmn-eng.zip && unzip cmn-eng.zip

!wc -l cmn.txt

输出结果如下图2所示：

(二)、构建双语句对的数据结构

接下来我们通过处理下载下来的双语句对的文本文件，将双语句对读入到python的数据结构中。这里做了如下的处理。
​

• 对于英文，会把全部英文都变成小写，并只保留英文的单词。
  ​
• 对于中文，为了简便起见，未做分词，按照字做了切分。
  ​
• 为了后续的程序运行的更快，我们通过限制句子长度，和只保留部分英文单词开头的句子的方式，得到了一个较小的数据集。这样得到了一个有5508个句对的数据集。

MAX_LEN = 10

lines = open('cmn.txt', encoding='utf-8').read().strip().split('\n')
words_re = re.compile(r'\w+')pairs = []
for l in lines:en_sent, cn_sent, _ = l.split('\t')pairs.append((words_re.findall(en_sent.lower()), list(cn_sent)))# create a smaller dataset to make the demo process faster
filtered_pairs = []for x in pairs:if len(x[0]) < MAX_LEN and len(x[1]) < MAX_LEN and \x[0][0] in ('i', 'you', 'he', 'she', 'we', 'they'):filtered_pairs.append(x)print(len(filtered_pairs))
for x in filtered_pairs[:10]: print(x)

输出结果如下图3所示：

(三)、创建词表

接下来我们分别创建中英文的词表，这两份词表会用来将英文和中文的句子转换为词的ID构成的序列。词表中还加入了如下三个特殊的词： - : 用来对较短的句子进行填充。 - : “begin of sentence”， 表示句子的开始的特殊词。 - : “end of sentence”， 表示句子的结束的特殊词。

Note: 在实际的任务中，可能还需要通过（或者）特殊词来表示未在词表中出现的词。

en_vocab = {}
cn_vocab = {}# create special token for pad, begin of sentence, end of sentence
en_vocab[''], en_vocab[''], en_vocab[''] = 0, 1, 2
cn_vocab[''], cn_vocab[''], cn_vocab[''] = 0, 1, 2en_idx, cn_idx = 3, 3
for en, cn in filtered_pairs:for w in en:if w not in en_vocab:en_vocab[w] = en_idxen_idx += 1for w in cn:if w not in cn_vocab:cn_vocab[w] = cn_idxcn_idx += 1print(len(list(en_vocab)))
print(len(list(cn_vocab)))

输出结果如下图4所示：

(四)、创建padding过的数据集

接下来根据词表，我们将会创建一份实际的用于训练的用numpy array组织起来的数据集。 - 所有的句子都通过补充成为了长度相同的句子。 - 对于英文句子（源语言），我们将其反转了过来，这会带来更好的翻译的效果。 - 所创建的padded_cn_label_sents是训练过程中的预测的目标，即，每个中文的当前词去预测下一个词是什么词。

padded_en_sents = []
padded_cn_sents = []
padded_cn_label_sents = []
for en, cn in filtered_pairs:# reverse source sentencepadded_en_sent = en + [''] + [''] * (MAX_LEN - len(en))padded_en_sent.reverse()padded_cn_sent = [''] + cn + [''] + [''] * (MAX_LEN - len(cn))padded_cn_label_sent = cn + [''] + [''] * (MAX_LEN - len(cn) + 1)padded_en_sents.append([en_vocab[w] for w in padded_en_sent])padded_cn_sents.append([cn_vocab[w] for w in padded_cn_sent])padded_cn_label_sents.append([cn_vocab[w] for w in padded_cn_label_sent])train_en_sents = np.array(padded_en_sents)
train_cn_sents = np.array(padded_cn_sents)
train_cn_label_sents = np.array(padded_cn_label_sents)print(train_en_sents.shape)
print(train_cn_sents.shape)
print(train_cn_label_sents.shape)

输出结果如下图5所示：

二、网络构建

我们将会创建一个Encoder-AttentionDecoder架构的模型结构用来完成机器翻译任务。 首先我们将设置一些必要的网络结构中用到的参数。

embedding_size = 128
hidden_size = 256
num_encoder_lstm_layers = 1
en_vocab_size = len(list(en_vocab))
cn_vocab_size = len(list(cn_vocab))
epochs = 20
batch_size = 16

(一)、Encoder部分

在编码器的部分，我们通过查找完Embedding之后接一个LSTM的方式构建一个对源语言编码的网络。飞桨的RNN系列的API，除了LSTM之外，还提供了SimleRNN, GRU供使用，同时，还可以使用反向RNN，双向RNN，多层RNN等形式。也可以通过dropout参数设置是否对多层RNN的中间层进行dropout处理，来防止过拟合。

除了使用序列到序列的RNN操作之外，也可以通过SimpleRNN, GRUCell, LSTMCell等API更灵活的创建单步的RNN计算，甚至通过继承RNNCellBase来实现自己的RNN计算单元。

# encoder: simply learn representation of source sentence
class Encoder(paddle.nn.Layer):def __init__(self):super(Encoder, self).__init__()self.emb = paddle.nn.Embedding(en_vocab_size, embedding_size,)self.lstm = paddle.nn.LSTM(input_size=embedding_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_encoder_lstm_layers)def forward(self, x):x = self.emb(x)x, (_, _) = self.lstm(x)return x

(二)、AttentionDecoder部分

在解码器部分，我们通过一个带有注意力机制的LSTM来完成解码。

• 单步的LSTM：在解码器的实现的部分，我们同样使用LSTM，与Encoder部分不同的是，下面的代码，每次只让LSTM往前计算一次。整体的recurrent部分，是在训练循环内完成的。

• 注意力机制：这里使用了一个由两个Linear组成的网络来完成注意力机制的计算，它用来计算出目标语言在每次翻译一个词的时候，需要对源语言当中的每个词需要赋予多少的权重。

• 对于第一次接触这样的网络结构来说，下面的代码在理解起来可能稍微有些复杂，你可以通过插入打印每个tensor在不同步骤时的形状的方式来更好的理解。

# only move one step of LSTM,
# the recurrent loop is implemented inside training loop
class AttentionDecoder(paddle.nn.Layer):def __init__(self):super(AttentionDecoder, self).__init__()self.emb = paddle.nn.Embedding(cn_vocab_size, embedding_size)self.lstm = paddle.nn.LSTM(input_size=embedding_size + hidden_size,hidden_size=hidden_size)# for computing attention weightsself.attention_linear1 = paddle.nn.Linear(hidden_size * 2, hidden_size)self.attention_linear2 = paddle.nn.Linear(hidden_size, 1)# for computing output logitsself.outlinear =paddle.nn.Linear(hidden_size, cn_vocab_size)def forward(self, x, previous_hidden, previous_cell, encoder_outputs):x = self.emb(x)attention_inputs = paddle.concat((encoder_outputs,paddle.tile(previous_hidden, repeat_times=[1, MAX_LEN+1, 1])),axis=-1)attention_hidden = self.attention_linear1(attention_inputs)attention_hidden = F.tanh(attention_hidden)attention_logits = self.attention_linear2(attention_hidden)attention_logits = paddle.squeeze(attention_logits)attention_weights = F.softmax(attention_logits)attention_weights = paddle.expand_as(paddle.unsqueeze(attention_weights, -1),encoder_outputs)context_vector = paddle.multiply(encoder_outputs, attention_weights)context_vector = paddle.sum(context_vector, 1)context_vector = paddle.unsqueeze(context_vector, 1)lstm_input = paddle.concat((x, context_vector), axis=-1)# LSTM requirement to previous hidden/state:# (number_of_layers * direction, batch, hidden)previous_hidden = paddle.transpose(previous_hidden, [1, 0, 2])previous_cell = paddle.transpose(previous_cell, [1, 0, 2])x, (hidden, cell) = self.lstm(lstm_input, (previous_hidden, previous_cell))# change the return to (batch, number_of_layers * direction, hidden)hidden = paddle.transpose(hidden, [1, 0, 2])cell = paddle.transpose(cell, [1, 0, 2])output = self.outlinear(hidden)output = paddle.squeeze(output)return output, (hidden, cell)

三、模型训练

接下来我们开始训练模型。

• 在每个epoch开始之前，我们对训练数据进行了随机打乱。

• 我们通过多次调用atten_decoder，在这里实现了解码时的recurrent循环。

• teacher forcing策略: 在每次解码下一个词时，我们给定了训练数据当中的真实词作为了预测下一个词时的输入。相应的，你也可以尝试用模型预测的结果作为下一个词的输入。（或者混合使用）

encoder = Encoder()
atten_decoder = AttentionDecoder()opt = paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001,parameters=encoder.parameters()+atten_decoder.parameters())for epoch in range(epochs):print("epoch:{}".format(epoch))# shuffle training dataperm = np.random.permutation(len(train_en_sents))train_en_sents_shuffled = train_en_sents[perm]train_cn_sents_shuffled = train_cn_sents[perm]train_cn_label_sents_shuffled = train_cn_label_sents[perm]for iteration in range(train_en_sents_shuffled.shape[0] // batch_size):x_data = train_en_sents_shuffled[(batch_size*iteration):(batch_size*(iteration+1))]sent = paddle.to_tensor(x_data)en_repr = encoder(sent)x_cn_data = train_cn_sents_shuffled[(batch_size*iteration):(batch_size*(iteration+1))]x_cn_label_data = train_cn_label_sents_shuffled[(batch_size*iteration):(batch_size*(iteration+1))]# shape: (batch,  num_layer(=1 here) * num_of_direction(=1 here), hidden_size)hidden = paddle.zeros([batch_size, 1, hidden_size])cell = paddle.zeros([batch_size, 1, hidden_size])loss = paddle.zeros([1])# the decoder recurrent loop mentioned abovefor i in range(MAX_LEN + 2):cn_word = paddle.to_tensor(x_cn_data[:,i:i+1])cn_word_label = paddle.to_tensor(x_cn_label_data[:,i])logits, (hidden, cell) = atten_decoder(cn_word, hidden, cell, en_repr)step_loss = F.cross_entropy(logits, cn_word_label)loss += step_lossloss = loss / (MAX_LEN + 2)if(iteration % 200 == 0):print("iter {}, loss:{}".format(iteration, loss.numpy()))loss.backward()opt.step()opt.clear_grad()

输出结果如下图6所示：

四、使用模型进行机器翻译

根据你所使用的计算设备的不同，上面的训练过程可能需要不等的时间。（在一台Mac笔记本上，大约耗时15~20分钟） 完成上面的模型训练之后，我们可以得到一个能够从英文翻译成中文的机器翻译模型。接下来我们通过一个greedy search来实现使用该模型完成实际的机器翻译。（实际的任务中，你可能需要用beam search算法来提升效果）

encoder.eval()
atten_decoder.eval()num_of_exampels_to_evaluate = 10indices = np.random.choice(len(train_en_sents),  num_of_exampels_to_evaluate, replace=False)
x_data = train_en_sents[indices]
sent = paddle.to_tensor(x_data)
en_repr = encoder(sent)word = np.array([[cn_vocab['']]] * num_of_exampels_to_evaluate
)
word = paddle.to_tensor(word)hidden = paddle.zeros([num_of_exampels_to_evaluate, 1, hidden_size])
cell = paddle.zeros([num_of_exampels_to_evaluate, 1, hidden_size])decoded_sent = []
for i in range(MAX_LEN + 2):logits, (hidden, cell) = atten_decoder(word, hidden, cell, en_repr)word = paddle.argmax(logits, axis=1)decoded_sent.append(word.numpy())word = paddle.unsqueeze(word, axis=-1)results = np.stack(decoded_sent, axis=1)
for i in range(num_of_exampels_to_evaluate):en_input = " ".join(filtered_pairs[indices[i]][0])ground_truth_translate = "".join(filtered_pairs[indices[i]][1])model_translate = ""for k in results[i]:w = list(cn_vocab)[k]if w != '' and w != '':model_translate += wprint(en_input)print("true: {}".format(ground_truth_translate))print("pred: {}".format(model_translate))

输出结果如下图7所示：

总结

本系列文章内容为根据清华社出版的《自然语言处理实践》所作的相关笔记和感悟，其中代码均为基于百度飞桨开发，若有任何侵权和不妥之处，请私信于我，定积极配合处理，看到必回！！！

最后，引用本次活动的一句话，来作为文章的结语～(￣▽￣～)~：

【学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。】

ps：更多精彩内容还请进入本文专栏：人工智能，进行查看，欢迎大家支持与指教啊～(￣▽￣～)~