pytorch_fairseq_translation.md

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hub_detail	hub-background	hub	Transformer (NMT)	영어-프랑스어 번역과 영어-독일어 번역을 위한 트랜스포머 모델	researchers	fairseq_logo.png	Facebook AI (fairseq Team)	nlp	https://github.com/pytorch/fairseq/	pytorch/fairseq	no-image	no-image	cuda-optional	2	https://huggingface.co/spaces/pytorch/Transformer_NMT

모델 설명

논문 Attention Is All You Need에 소개되었던 트랜스포머(Transformer)는
강력한 시퀀스-투-시퀀스 모델링 아키텍처로 최신 기계 신경망 번역 시스템을 가능하게 합니다.

최근, fairseq팀은 역번역된 데이터를 활용한 트랜스포머의 대규모 준지도 학습을 통해 번역 수준을 기존보다 향상시켰습니다. 더 자세한 내용은 블로그 포스트를 통해 찾으실 수 있습니다.

요구사항

전처리 과정을 위해 몇 가지 python 라이브러리가 필요합니다:

pip install bitarray fastBPE hydra-core omegaconf regex requests sacremoses subword_nmt

영어 ➡️ 프랑스어 번역

영어를 프랑스어로 번역하기 위해 Scaling Neural Machine Translation 논문의 모델을 활용합니다:

import torch

# WMT'14 data에서 학습된 영어 ➡️ 프랑스어 트랜스포머 모델 불러오기:
en2fr = torch.hub.load('pytorch/fairseq', 'transformer.wmt14.en-fr', tokenizer='moses', bpe='subword_nmt')

# GPU 사용 (선택사항):
en2fr.cuda()

# beam search를 통한 번역:
fr = en2fr.translate('Hello world!', beam=5)
assert fr == 'Bonjour à tous !'

# 토큰화:
en_toks = en2fr.tokenize('Hello world!')
assert en_toks == 'Hello world !'

# BPE 적용:
en_bpe = en2fr.apply_bpe(en_toks)
assert en_bpe == 'H@@ ello world !'

# 이진화:
en_bin = en2fr.binarize(en_bpe)
assert en_bin.tolist() == [329, 14044, 682, 812, 2]

# top-k sampling을 통해 다섯 번역 사례 생성:
fr_bin = en2fr.generate(en_bin, beam=5, sampling=True, sampling_topk=20)
assert len(fr_bin) == 5

# 예시중 하나를 문자열로 변환하고 비토큰화
fr_sample = fr_bin[0]['tokens']
fr_bpe = en2fr.string(fr_sample)
fr_toks = en2fr.remove_bpe(fr_bpe)
fr = en2fr.detokenize(fr_toks)
assert fr == en2fr.decode(fr_sample)

영어 ➡️ 독일어 번역

역번역에 대한 준지도학습은 번역 시스템을 향상시키는데 효율적인 방법입니다. 논문 Understanding Back-Translation at Scale에서, 추가적인 학습 데이터로 사용하기 위해 2억개 이상의 독일어 문장을 역번역합니다. 이 다섯 모델들의 앙상블은 WMT'18 English-German news translation competition의 수상작입니다.

noisy-channel reranking을 통해 이 접근법을 더 향상시킬 수 있습니다. 더 자세한 내용은 블로그 포스트에서 볼 수 있습니다. 이러한 노하우로 학습된 모델들의 앙상블은 WMT'19 English-German news translation competition의 수상작입니다.

앞서 소개된 대회 수상 모델 중 하나를 사용하여 영어를 독일어로 번역해보겠습니다:

import torch

# WMT'19 data에서 학습된 영어 ➡️ 독일어 트랜스포머 모델 불러오기:
en2de = torch.hub.load('pytorch/fairseq', 'transformer.wmt19.en-de.single_model', tokenizer='moses', bpe='fastbpe')

# 기본 트랜스포머 모델에 접근
assert isinstance(en2de.models[0], torch.nn.Module)

# 영어 ➡️ 독일어 번역
de = en2de.translate('PyTorch Hub is a pre-trained model repository designed to facilitate research reproducibility.')
assert de == 'PyTorch Hub ist ein vorgefertigtes Modell-Repository, das die Reproduzierbarkeit der Forschung erleichtern soll.'

교차번역으로 같은 문장에 대한 의역을 만들 수도 있습니다:

# 영어 ↔️ 독일어 교차번역:
en2de = torch.hub.load('pytorch/fairseq', 'transformer.wmt19.en-de.single_model', tokenizer='moses', bpe='fastbpe')
de2en = torch.hub.load('pytorch/fairseq', 'transformer.wmt19.de-en.single_model', tokenizer='moses', bpe='fastbpe')

paraphrase = de2en.translate(en2de.translate('PyTorch Hub is an awesome interface!'))
assert paraphrase == 'PyTorch Hub is a fantastic interface!'

# 영어 ↔️ 러시아어 교차번역과 비교:
en2ru = torch.hub.load('pytorch/fairseq', 'transformer.wmt19.en-ru.single_model', tokenizer='moses', bpe='fastbpe')
ru2en = torch.hub.load('pytorch/fairseq', 'transformer.wmt19.ru-en.single_model', tokenizer='moses', bpe='fastbpe')

paraphrase = ru2en.translate(en2ru.translate('PyTorch Hub is an awesome interface!'))
assert paraphrase == 'PyTorch is a great interface!'

참고 문헌

• Attention Is All You Need
• Scaling Neural Machine Translation
• Understanding Back-Translation at Scale
• Facebook FAIR's WMT19 News Translation Task Submission