深度学习——机器翻译数据集（笔记）

时间：2023-01-20 09:53:29

机器翻译

将序列从一种语言自动翻译成另一种语言

如何将预处理的数据加载到小批量进行训练

1.下载数据集

下载“英-法”数据集

①数据集的每一行都是制表符\t分隔的文本序列对

②序列对由英文序列和翻译后的法语序列组成

③源语言是英语，目标语言是法语

import os
import torch
from d2l import torch as d2l

# 下载和预处理数据集
# @save
d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip',
                           '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')


# @save
def read_data_nmt():
    """载入“英语－法语”数据集"""
    data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')
    with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r',
              encoding='utf-8') as f:
        return f.read()

2.数据集预处理

①使用空格代替连续的空格

②使用小写替换大写字符，在单词和标点之间加入空格，标点也当作词元

def preprocess_nmt(text):
    '''数据集'''

    def no_space(char, prev_char):
        return char in set(',.!?') and prev_char != ' '

    # 使用空格代替连续空格，使用小写替换大写
    text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()
    # 在单词和标点符号之间插入空格
    out = [' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char
           for i, char in enumerate(text)]
    return ''.join(out)

3.词元化

对文本序列进行词元，每个词元是一个词或者是一个标点符号

def tokenize_nmt(text, num_examples=None):
    '''词元化 数据集'''
    source, target = [], []
    for i, line in enumerate(text.split('\n')):
        if num_examples and i > num_examples:
            break
        parts = line.split('\t')
        if len(parts) == 2:
            source.append(parts[0].split(' '))
            target.append(parts[1].split(' '))
    return source, target

4.词表

分为源语言和目标语言的两个词表。

①使用单词级词元化时，词表的大小明显大于使用字符级的词表大小。为了解决这个问题，可以将出现次数少于某一个特定值的低频词为未知词元<unk>

②填充词元<pad>,序列的开始词元<bos>，序列的结束词元<eos>

# 词表--数据集由语言对组成，出现次数少于2次是低频词<unk>,填充词元<pad>，开始词元<bos>,结束词元<eos>
src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])

5.加载数据集

为了提高效率，可以通过截断和填充方式实现处理小批量文本序列进行训练

# 加载数据集 num_steps固定长度 截断和填充实现文本序列  有相同的长度
# 长度达不到，填充<pad> 长度超过截取 并且丢弃
# truncate_pad函数截断或者填充文本序列
def truncate_pad(line, num_steps, padding_token):
    '''截断或者填充文本序列'''
    if len(line) > num_steps:
        return line[:num_steps]  # 截断
    return line + [padding_token] * (num_steps - len(line))  # 填充
  • 如果文本序列的词元数目少于这个固定长度时，继续在其末尾添加特定的填充词元“<pad>”，直到达到固定长度
  • 在截断文本序列的时候，只需要按照固定长度截取指定数量位置靠前的词元，然后将剩余的词元丢弃就可以了
  • 对于每一个固定长度的序列，在其末尾添加特定的序列结束词元“<eos>”，用于表示序列的结束 
def build_array_nmt(lines, vocab, num_steps):
    '''文本序列转换为小批量'''
    lines = [vocab[l] for l in lines]
    lines = [l + [vocab['<eos>']] for l in lines]
    array = torch.tensor([truncate_pad(
        l, num_steps, vocab['<pad>']) for l in lines
    ])
    valid_len = (array != vocab['<pad>']).type(torch.int32).sum(1)
    return array, valid_len

6.模型训练

def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600):
    '''返回数据集的迭代器和词表'''
    text = preprocess_nmt(read_data_nmt())
    source, target = tokenize_nmt(text, num_examples)
    src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2, reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
    tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2, reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
    src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps)
    tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps)
    data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len)
    data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size)
    return data_iter, src_vocab, tgt_vocab

第一个小批量数据

train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8)
for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter:
    print('X:', X.type(torch.int32))
    print('X的有效长度:', X_valid_len)
    print('Y:', Y.type(torch.int32))
    print('Y的有效长度:', Y_valid_len)
    break

总结

  • 机器翻译指的是将文本序列从一种语言自动翻译成另外一种语言
  • 使用单词级词元化时的词表大小，将明显大于使用字符级词元化时的词表大小。为了缓解这一问题，可以通过将低频次元视为相同的未知词元来解决
  • 通过截断和填充文本序列，可以保证所有的文本序列都具有相同的长度，便于以小批量的方式进行加载
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