Я серьезно застрял на проблеме перевода одного слова в модели MarianMT, взятой из HuggingFace. В настоящее время я разрабатываю бот для Telegram для перевода. По этой причине я выбрал модель MarianMT. В качестве обучающего набора данных я выбрал известные параллельные корпуса из Europarl, которые поддерживают различные языки и написаны в формальном стиле.
Теперь я хочу объяснить, что я сделал и с какими проблемами я столкнулся:
Прежде всего, я хочу описать, какие технологии я использовал. Язык программирования — Python3 с фреймворком глубокого обучения под названием PyTorch. Модель, как я уже упоминал, — MarianMT. Я использую различные версии MarianMT для обработки нескольких языков, таких как французский, английский, немецкий и т.д.
Во-вторых, я хотел бы описать свою проблему:
Проблема заключается в том, что когда я использую языковую модель английский-немецкий, она не переводит корректно или не переводит входное слово вообще, говоря: ‘Извините, но перевод для этого языка еще не поддерживается’. Однако если я напишу то же самое слово на немецком, оно будет корректно переведено. Также есть проблема с именованными сущностями, такими как города, страны и т.д. Например, если я введу на английском City of Düsseldorf is the capital of the state of NRW, модель выдаст что-то вроде этого:
City of485 ist die Hauptstadt des Bundesstaates Houston
что действительно плохо и неверно.
Также она не справляется с переводом таких слов, как автомобиль, масло, Украина, Дания, игровая площадка и других подобных слов, касающихся стран, городов, предметов и даже иногда действий.
В-третьих, я хочу определить модели и параметры, которые я использовал:
Helsinki-NLP/opus-mt-en-de для перевода с английского на немецкий и с немецкого на английский
Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr для перевода с английского на французский
Helsinki-NLP/opus-mt-fr-en для перевода с французского на английский
Теперь о параметрах для обучения:
Фреймворк: PyTorch последняя версия + Google Colab Pro
Язык программирования: Python 3.10
Набор данных: параллельные корпуса Europarl
Количество эпох: 2
Функция потерь: Разреженная категориальная перекрестная энтропия
Оптимизатор: Adam
Скорость обучения: 0.0001
Размер пакета: 32
Так как же я могу преодолеть проблему, что некоторые слова или предложения вообще не переводятся или переводятся некорректно.
При необходимости я могу прикрепить код для обучения одной из моделей. Просто напишите об этом в комментариях.
Какие идеи?
Ответ
Для решения проблемы переводов отдельных слов и именованных сущностей в модели MarianMT, можно рассмотреть несколько подходов и рекомендаций. Ниже приведен подробный методический план, который поможет вам улучшить качество перевода.
1. Предварительная обработка текста
1.1. Нормализация текста:
- Убедитесь, что входные данные нормально отформатированы. Уберите лишние пробелы, символы и т.д. Нормализация может помочь модели лучше воспринимать текст.
1.2. Замена именованных сущностей:
- Если ваш текст содержит именованные сущности (города, страны и т.д.), вы можете их заменить на стандартные обозначения или использовать их в более консистентной форме. Например, замените "City of Düsseldorf" на "Düsseldorf".
2. Обогащение словаря
2.1. Расширение словаря:
- Если модель не знает некоторые слова или термины, вы можете использовать специализированные обучающие данные, которые более полно представляют вашу целевую область. Подумайте о добавлении данных из других параллельных корпусов, которые могут содержать необходимую лексику.
2.2. Использование алгоритмов трансформации:
- В вашей системе можно интегрировать алгоритмы, которые будут обучать модель новым словам или терминам на лету, используя контекст.
3. Подбор модели и ее параметров
3.1. Выбор более подходящей модели:
- Проверьте другие доступные модели на Hugging Face, которые могут быть более эффективными для перевода именованных сущностей и специфических слов. Например, модели, обученные на более широких наборах данных.
3.2. Настройка гиперпараметров:
- Попробуйте изменить количество эпох, размер батча и скорость обучения. Увеличив количество эпох, вы можете дать модели больше возможностей для извлечения зависимостей из данных.
4. Post-Processing (послепроцессинг)
4.1. Постредактирование перевода:
- После первичного перевода вы можете использовать правила или NLP инструменты для исправления ошибок, связанных с именованными сущностями и отдельными словами.
4.2. Использование API для исправления ошибок:
- Рассмотрите возможность интеграции исправляющих инструментов и API, которые будут предлагать исправления для конкретных слов или фраз.
5. Тестирование и оценка
5.1. Оценка качества перевода:
- Регулярно тестируйте переводимые тексты с использованием различных метрик (например, BLEU, ROUGE) и улучшайте модель на основе результатов тестирования.
6. Сообщество и ресурсы
6.1. Используйте сообщество:
- Не стесняйтесь обращаться за помощью и советами в сообществах разработчиков, таких как GitHub, Stack Overflow и форумы Hugging Face. Обсуждайте свои проблемы и ищите лучшие практики.
6.2. Актуальная документация:
- Ознакомьтесь с документацией Hugging Face и PyTorch для изучения новых_feats, оптимизаций и практик, которые могут помочь в улучшении вашей модели.
Заключение
Следуя указанным шагам, вы сможете значительно улучшить качество перевода вашей модели MarianMT, особенно в отношении одиночных слов и именованных сущностей. Удачи в вашем проекте! Если у вас есть дополнительные вопросы или вы хотите поделиться своими кодами для более детального анализа, не стесняйтесь делать это.