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机器之心翻译-GNMT开源教程

通用和专用 NMT
模型分别在相似语言对和难得语言对的翻译中装有优势,但那也反映了独家的劣势,取决于参数共享的品位。为此,CMU
的探究者在本文中提出了一种在两者之间获得平衡艺术,不需求转移 NMT
原有架构,而是引进新的零部件
CPG,来可控地完成不一样语言对模型之间的参数共享。该零件可无缝结合分化的
NMT,并在规范数据集上取妥善前最棒。研讨者重申,该格局使大家更近乎普适的中级语言。

编码器(Encoder)

1旦检索出来,嵌入字就作为输入被输入到主网络中,主互联网由七个多层奥迪Q5NN组成

  • 三个源语言的编码器和1个目的语言的解码器。
    那四个HummerH二NN原则上能够大饱眼福一样的权重;
    不过,在实行中,大家平时使用四个不相同的XC60NN参数(那些模型在拟合大型陶冶多少集时效果越来越好)。
    编码器福睿斯NN使用零矢量作为其开端状态,并且如下塑造:

    # Build RNN cell
    encoder_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units)

    # Run Dynamic RNN
    # encoder_outputs: [max_time, batch_size, num_units]
    # encoder_state: [batch_size, num_units]
    encoder_outputs, encoder_state = tf.nn.dynamic_rnn(

      encoder_cell, encoder_emb_inp,
      sequence_length=source_sequence_length, time_major=True)
    

请留心,为防止浪费计算,句子具备区别的长度,大家经过source_sequence_length告诉dynamic_rnn确切的源句子长度。
由于大家的输入是时序主要的,我们设置time_major = True。
在此处,我们只建立三个单层的LSTM,encoder_cell。
我们将介绍怎么样营造多层LSTM,增加dropout,并在末端的章节中应用attention。

让大家起始陶冶第三个 NMT 模型,将朝鲜语翻译为克罗地亚语。代码的入口是**
**nmt.py。

论文:Contextual Parameter Generation
for Universal Neural Machine Translation

神经机器翻译的背景(Background on Neural Machine Translation)

在过去,守旧的依靠短语的翻译系统经过将源语句拆分成三个部分然后将其逐句翻译来实施他们的职分。
那致使了翻译产出的不流畅,并不像大家人类翻译的那样。
大家涉猎整个源句子,驾驭它的意味,然后产生二个翻译。
神经机译(NMT)模仿的就是那种方法!

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图一.编码器 – 解码器架构 – 用于NMT的一般方法的例证。
编码器将源语句转变为通过解码器传递的“意义”向量以发出翻译。

具体来讲,NMT系统第三接纳编码器读取源句子来营造“观念”向量,表示句子含义的数字类别;
解码器然后管理句子向量以发生翻译,如图一所示。这一般被称为编码器 –
解码器种类布局。
NMT以这种艺术消除了理念的依据短语的措施中的局地翻译难题:它能够捕捉语言的永久依附,举个例子性别协议;
语法结构等; 并因此谷歌神经机译系统(Google Neural Machine
Translation
systems)展示了更通畅的翻译。

NMT模型依照其相当的系统布局而有所不相同。
对于系列数据,很自然的选料是大多数NMT模型所选拔的递归神经网络(CR-VNN)。
编码器和平化解码器平时使用CR-VNN。 可是,福睿斯NN模型在以下方面有所不相同:(a)方向性

  • 单向或双向; (b)深度 – 单层或多层; 和(c)类型 –
    平日是普普通通CR-VNN,短期长期记念(LSTM)或门控循环单元(GRU)。
    风乐趣的读者能够在那篇博文中找到关于CR-VNN和LSTM的越多音讯。

在本教程中,大家以单向的深度多层奥迪Q3NN为例,将LSTM作为3个递归单元。
大家在图第22中学体现了如此模型的叁个例证。在这些例子中,大家创建了三个模型,将源句子”I
am a student”翻译成目的句子”Je suisétudiant”。
在高档次上,NMT模型由四个递归神经网络组成:编码器奥德赛NN仅仅消耗输入的源单词而不作任何预测;
另一方面,解码器在预测下1个单词的还要管理目的语句。

欲了然越来越多新闻,大家向读者介绍本课程所依据的Luong
(2016)。

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图2.神经机译 – 多个深度循环架构的事例,将源句子“I am a
student”翻译成目标句子“Je suistétudiant”。
那里,“<s>”表示解码过程的启幕,而“</ s>”表示解码器甘休。

# First evaluation, global step 0

eval dev: perplexity 17193.66

eval test: perplexity 17193.27

# Start epoch 0, step 0, lr 1, Tue Apr 25 23:17:41 2017

sample train data:

src_reverse: Điều đó , dĩ nhiên , là câu chuyện trích ra từ học
thuyết của Karl Marx .

ref: That , of course , was the distilled from the theories of Karl
Marx .

epoch 0 step 100 lr 1 step-time 0.89s wps 5.78K ppl 1568.62 bleu 0.00

epoch 0 step 200 lr 1 step-time 0.94s wps 5.91K ppl 524.11 bleu 0.00

epoch 0 step 300 lr 1 step-time 0.96s wps 5.80K ppl 340.05 bleu 0.00

epoch 0 step 400 lr 1 step-time 1.02s wps 6.06K ppl 277.61 bleu 0.00

epoch 0 step 500 lr 1 step-time 0.95s wps 5.89K ppl 205.85 bleu 0.00

图 1:在大家的模块化框架下的 NMT
系统概述。我们的主要进献在于参数生成器模块(即,耦合或解耦——具备松石绿字体的每一种框是独自的抉择)。注意,g
表示参数生成器网络。在我们的实验中,咱们着想该网络的线性方式。可是,大家的进献并不取决于其余模块的选项;大家照例能够将持有分化架构的参数生成器和见仁见智等级次序的词汇表用于编码器和解码器。

原文:https://www.tensorflow.org/versions/r1.5/tutorials/seq2seq

  1. 脚下目的隐蔽状态和全数源状态(source
    state)实行相比,以导出权重(weight),见图 四。

  2. 遵照集中力权重,大家总结了二个背景向量(context
    vector),作为源状态的平分权值。

  3. 将背景向量与日前目的隐蔽态进行整合以扭转最终的集中力向量。

主编:

损失(Loss)

基于上面的logits,大家后天备选计算大家的教练损失:

crossent = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
    labels=decoder_outputs, logits=logits)
train_loss = (tf.reduce_sum(crossent * target_weights) /
    batch_size)

这里,target_weights是与decoder_outputs同样大小的0-一矩阵。
它将目的类别长度之外的值填充0。

重大表明:值得建议的是,大家用batch_size来划分损失,所以大家的超参数对batch_size是“不改变的”。
有些人用(batch_size *
num_time_steps)来划分损失,减弱了短句的荒谬。
更微妙的是,我们的超参数(应用于前1种方法)无法用来后壹种办法。
举例,假设二种艺术都利用SGD来上学壹.0,则后1种形式有效地采取壹 /
num_time_steps的越来越小的学习速率。

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本学科的那么些版本供给TensorFlow Nightly。
为了选用牢固的TensorFlow版本,请思量其余分支,如tf-一.肆。

python -m nmt.nmt \

–model_dir=/tmp/nmt_attention_model \

–inference_input_file=/tmp/my_infer_file.vi \

–inference_output_file=/tmp/nmt_attention_model/output_infer

作者:Emmanouil Antonios
Platanios等

介绍(Introduction)

序列 – 序列(seq2seq)模型(Sutskever et al.,
2014,
Cho et al.,
2014
)在机械翻译,语音识别和文件摘要等各样职分中收获了了不起的打响。
本教程为读者提供了seq二seq模子的健全驾驭,并展示了如何伊始创设三个有竞争力的seq二seq模子。
我们注意于神经机译(NMT)的职分,它是seq二seq模子的率先个测试平台。
包蕴的代码是轻量级的,高素质的,生产就绪,并结合最新的钻研思路。
大家通过以下办法完结那一个:

  1. 应用以来的解码器/注意力包装器(decoder / attention
    wrapper)API,TensorFlow 壹.二多少迭代器
  2. 组合大家庞大的专门的学问知识,建立循环和seq2seq模型
  3. 为树立最棒的NMT模型和复发Google’s NMT
    (GNMT)系统提供技艺和秘籍。

我们深信提供人们得以轻巧重现的benchmarks是那么些主要的。
因而,大家提供了全体的尝试结果,并在偏下公开可用的数码集上对模型进行预磨练:

  1. 小规模:IWSLT Evaluation
    Campaign提供的斯拉维尼亚语 –
    西班牙语TED对话语言材料库(13叁K个句子对)。
  2. 大规模:WMT Evaluation
    Campaign提供的德英平行语言材质库(四.伍M句子对)。

大家第第2建工公司立部分关于NMT的seq二seq模子的基本知识,解释怎样树立和练习五个vanilla
NMT模型。 第3局地将珍视于营造具备集中力机制的竞争性NMT模型。
然后,大家将探讨一些手艺和法门,以创造最好NMT模型(包蕴进程和翻译品质),如TensorFlow最好实行(批管理,分段),双向LacrosseNN,波束寻找(beam
search [以此是吗?])以及利用GNMT集中力扩充到四个GPU。

et al., 20①5)。最终,评分函数的抉择平常能够导致区别的性质表现。

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安装教程(Installing the Tutorial)

要设置本学科,您要求在系统上设置TensorFlow。 本教程需求TensorFlow
Nightly。 要设置TensorFlow,请根据那边的安装表达举办操作。
如若设置了TensorFlow,您能够运作以下命令来下载本课程的源代码:

git clone https://github.com/tensorflow/nmt/

当今是时候定义大家的 NMT
模型的前向传来了。总计反向传播只须要写几行代码:

  • 故事集地址:
  • 类型地址:

假若运用那些代码库进行钻探,请引用此。

交付以上的 logits,可总结练习损失:

正文为机械之心编写翻译,转发请联系本公众号得到授权。归来博客园,查看越多

梯度总计和优化(Gradient computation & optimization)

今昔我们早已定义了NMT模型的正向传播。 总结反向传播只是几行代码的标题:

# Calculate and clip gradients
params = tf.trainable_variables()
gradients = tf.gradients(train_loss, params)
clipped_gradients, _ = tf.clip_by_global_norm(
    gradients, max_gradient_norm)

教练HummerH二NNs的第3步骤之一是梯度裁剪。 在此地,大家在全局范围内实行裁剪。
最大值max_gradient_norm平日设置为5或壹的值。最终一步是选取优化器。
Adam优化器是多个常用的抉择。 大家也选拔贰个学习率。
learning_rate的值一般能够在0.0001到0.00一里头; 随着锻炼的拓展能够减弱。

# Optimization
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)
update_step = optimizer.apply_gradients(
    zip(clipped_gradients, params))

在大家本身的试验中,我们应用专门的学问SGD(tf.train.GradientDescentOptimizer),其深造速率稳步下落,那样能够博得越来越好的习性。
参见
benchmarks。

未完待续

摘要:笔者们对现成神经机译(NMT)模型进行了轻松校订,允许采纳单个通用模型实现三种语言之间的翻译,同时同意语言特定的参数化,并且还足以用于域适应。我们的措施不供给改变专门的学业NMT
系统的模子架构,而是引进了新的机件,即语境参数生成器(CPG),能够扭转系统的参数(举例,神经网络中的权重)。该参数生成器接受源语言嵌入和目的语言嵌入作为输入,并各自为编码器和平化解码器生成参数。模型的其他部分保持不改变,并在全体语言中国共产党享。大家呈现了这种总结的匡正怎样使系统利用单语数据开始展览陶冶并促成
zero-shot 翻译。大家更是申明,它能够凌驾 IWSLT-1五 和 IWSLT-17数据集的此时此刻最好品质,并且求学的语言嵌入能够察觉语言之间的有意思关系。

作者:Thang Luong,Eugene Brevdo,Rui Zhao(Google Research
Blogpost,Github)

maximum_iterations = tf.round(tf.reduce_max(source_sequence_length)
* 2)

神经机译(NMT)无需单独练习或调度系统的别的部分就能够直接建立模型源语言到目的语言的映照。那使得
NMT 神速腾飞,并在重重广泛情状中打响应用 (Wu et al., 201陆; Crego et
al.,
201陆)。编码器-解码器抽象使营造将此外语言的源句映射到向量表示,再将向量表示解码到别的目标语言的种类在概念上变得实惠。因而,人们建议了种种措施来扩充那种多语言机译的空洞
(Luong et al., 201陆; Dong et al., 201五; Johnson et al., 20一七; Ha et al.,
2016; Firat et al., 201陆a)。

教练 – 怎么样建立大家的首先个NMT系统(Training – How to build our first NMT system)

首先,大家将深切商量用现实的代码片断营造NMT模型的基本,大家将透过它更详尽地讲明图二。
我们将数据妄图和完好的代码推迟到以往。
那某些是指文件model.py

在底层,编码器和解码器福睿斯NNs接收以下输入:首先是源句子,然后是提示从编码转变来解码情势的境界标识”<s>”
,和对象语句。
对于教练,大家会给系统提供以下张量,那一个张量在时间上是首要格式,包括文字索引:

  • encoder_inputs [max_encoder_time,batch_size]:源输入单词。
  • decoder_inputs [max_decoder_time,batch_size]:目的输入单词。
  • decoder_outputs
    [max_decoder_time,batch_size]:目的输出单词,这个是decoder_input向左移动贰个时光步,左侧加多2个句尾截止标志。
    此处为了提升效能,我们共同练习多少个句子(batch_size)。
    测试稍有两样,所以我们稍后再谈谈。

模型。第2局地将更进一步详细地表明什么创设带集中力机制的强劲神经机译模型。然后大家会斟酌营造更加好神经机译模型(翻译速度和质量)也许的才具,比如TensorFlow
最棒的执行方法(batching, bucketing)、双向循环神经网络和集束寻找等。

选自arXiv

解码器(Decoder)

解码器也急需拜访源消息,二个简便的措施正是用编码器的最后贰个隐藏状态encoder_state来开始化它。
在图第22中学,大家将源语词“student”的隐形状态传递给解码器端。

# Build RNN cell
decoder_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units)

# Helper
helper = tf.contrib.seq2seq.TrainingHelper(
    decoder_emb_inp, decoder_lengths, time_major=True)
# Decoder
decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(
    decoder_cell, helper, encoder_state,
    output_layer=projection_layer)
# Dynamic decoding
outputs, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(decoder, ...)
logits = outputs.rnn_output

在此间,那几个代码的主干部分是BasicDecoder对象、解码器,其吸收decoder_cell(类似于encoder_cell),协理器,以及此前的encoder_state作为输入。
通过分离出解码器和援救器,大家得以采纳分裂的代码库,举例,能够用GreedyEmbeddingHelper代替TrainingHelper来开始展览贪婪的解码。
请参阅helper.py。

末尾,大家从不涉及projection_layer是二个细密的矩阵,它将顶部隐藏状态转化为维数为V的logit向量。大家在图2的顶部表明了那些进度。

projection_layer = layers_core.Dense(
    tgt_vocab_size, use_bias=False)

2.编码器

原标题:EMNLP 201捌 |
结合通用和专用NMT的优势,CMU为NMT引进「语境参数生成器」

(全文9玖.9%由google翻译,自学使用)

tensorboard –port 22222 –logdir /tmp/nmt_model/

作者首先介绍一个可用于定义和讲述大诸多存活 NMT
系统模块化框架,然后,在第 3节中,将基于该框架介绍本研讨的关键进献,即语境参数生成器(CPG)。小编还论证了该方法使大家更接近普适的高级中学级语言。

基础知识(Basic)

[2]Learning phrase representations using RNN encoder-decoder
forstatistical machine
translation(), Kyunghyun
Cho, Bart Van Merrienboer, Caglar Gulcehre, Dzmitry Bahdanau, Fethi
Bougares,Holger Schwenk, and Yoshua Bengio. EMNLP 2014.

在本文中,CMU
的研商者在那三种办法之间猎取了平衡,建议了一种能够分别为每一个语言学习参数的模型,同时也能在一般语言之间共享新闻。探讨者使用了新的语境相关的参数生成器(CPG),它能够(a)泛化全体这几个办法;(b)缓和上述通用和单独语言编码器-解码器系统的题目。它将语言嵌入作为翻译的语境进行学习,并用它们为持有语言对转移共享翻译模型的参数。由此,它为那些模型提供了每一个语言单独学习参数的力量,同时也在一般语言之间共享新闻。参数生成器是通用的,允许以那种方法加强任何现成的
NMT 模型。别的,它有着以下所梦想的风味:

嵌入(Embedding)

由于单词的分类性质,模型必须首先查找源和对象的放开来寻觅相应的词表示(word
representations)。
为了使那几个松手层起作用,首先为各样语言接纳3个词汇表。
平时,选拔词汇量V,唯有最频繁的V词才被视为唯1。
全数任何单词都转移为”unknown”标志,并拿到1致的放到。
嵌入权重,每一种语言一套,平时在教练中学习。

# Embedding
embedding_encoder = variable_scope.get_variable(
    "embedding_encoder", [src_vocab_size, embedding_size], ...)
# Look up embedding:
#   encoder_inputs: [max_time, batch_size]
#   encoder_emb_inp: [max_time, batch_size, embedding_size]
encoder_emb_inp = embedding_ops.embedding_lookup(
    embedding_encoder, encoder_inputs)

1致,我们能够创设embedding_decoder和decoder_emb_inp。
请注意,可以选用使用预练习词表示(举个例子word二vec或Glove
vectors)来初叶化嵌入权重。
一般的话,给定多量的教练多少,大家得以开首学习这一个嵌入。

# Helper

helper = tf.contrib.seq2seq.GreedyEmbeddingHelper(

embedding_decoder,

tf.fill([batch_size], tgt_sos_id), tgt_eos_id)

# Decoder

decoder = tf.contrib.seq2seq.BasicDecoder(

                decoder_cell, helper, encoder_state,

                output_layer=projection_layer)# Dynamic decoding

outputs, _ = tf.contrib.seq2seq.dynamic_decode(

                decoder, maximum_iterations=maximum_iterations)

translations = outputs.sample_id

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选择新型的解码器/attention wrapper API、TensorFlow 一.贰 数据迭代器。

表 一:大家提出的有基础成对
NMT(PNMT)模型的方式(阴影的一条龙)和用于 IWSLT-一五 数据集的 Google多语言 NMT
模型(丙胺搏来霉素L)的可比。百分比的并列行展现磨练时选择多少有些(一%、一成、百分百)的平行语言材料库;别的的仅看成单语数据。表中展现了
BLEU 和 Meteor 目的的结果。CPG *代表与 CPG
同样的模型,但未选拔自动编码练习样本进行练习。种种情况下的一流分数加粗显示。

在教练获得 encoder_state 的进度中,大家如故以同样方法编码源语句,并且
encoder_state 用于初叶解决码器。

表 二:大家建议的有底子成对
NMT(PNMT)模型的不二等秘书籍(阴影的一行)和用于 IWSLT-一7 数据集的 Google多语言 NMT 模型(丙胺博莱霉素L)的可比。因为 Meteor 不支持 It、Nl 和
Ro,所以仅展现了 BLEU 度量尺度的结果,CPG八 表示使用 八 个语言嵌入来表示
CPG。「C四」下标表示用于受控参数共享的 CPG 的低端版本(参见第 三.壹节),使用阶段 四 等。各样景况下的极品得分加粗展现。

给定单词的分类属性,模型首先必须查找词来源和目标嵌入以搜索相应的词表征。为了令该嵌入层能够运营,大家先是供给为每壹种语言选定三个词汇表。日常,选定词汇表大小V,那么频率最高的
V个词将视为唯壹的。而具有别的的词将转移并打上「unknown」标识,由此有着的词将有同样的内置。大家常常在教练时期嵌入权重,并且各样语言都有1套。

  1. 简简单单:类似 Johnson 等人(20壹7)和 Ha 等人(2016)的方式,且与 Luong
    等人(201陆 年)和 Firat
    等人(2014a)的法子相反,它只需稍作修改就足以使用于许多共处的 NMT
    系统,并且能够无缝地包容集中力层。
  2. 多语言:和事先同一,允许行使同样的单个模型进行多语言翻译。
  3. 半监理:能够选取单语数据。
  4. 可扩展:通过在语言间采纳大批量但可控的共享来压缩参数的数据,从而缩短大气数额的急需,如
    Johnson等人所述(20一7)。它还允许语言的解耦,防止对大气共享词汇必要,如 Ha
    等人所述(201陆)。
  5. 适应性强:无需完全重复陶冶就足以适应新语言。
  6. 目前发轫进的方法:比成对 NMT 模型和 Johnson等人的模型具有越来越好的属性。(前年)。事实上,该办法优于初步进的质量。

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参与:白悦、刘晓坤

其想尽轻易,大家就要图 3 中作评释:

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教练:肆.伍M 的样本量,dev=newstest20一三,test=newtest2015

多语言 NMT
从前的干活可大致分成二种范式。第1个通用 NMT (Johnson et al., 20一柒; Ha
et al., 201六) 对持有语言使用单壹模型。通用 NMT
未有别的特定语言的参数化,在翻译天差地远的语言和数目有限的情状下,那种形式过于简短化且格外不利于。通过试验验证,Johnson等人的诀要(20一7)在高样本复杂度处境下品质变差,因而在少数的数据设置中显示倒霉。Ha
等人提议的通用模型(二〇一四)须要输入句子的新编码方案,那会促成过大的词汇量从而难以增加。第三种范式,特定于各个语言的编码器-解码器
(Luong et al., 2016; Firat et al.,
201六a),每一种语言应用独立的编码器和平解决码器。那不允许跨语言共享新闻,大概形成过度参数化,且在言语相似的图景下或然妨害。

[5] Google‘s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap
between Human and Machine Translation
(.

参照剧情

Neural Machine Translation and Sequence-to-sequence Models: A
Tutorial:

中华VNN 的二个生死攸关步骤是梯度截断(gradient
clipping)。那里,大家利用全局范数实行截断操作。最大值

decoder 也须求拜访源新闻,1种简易的艺术是用编码器最终的隐藏态
encoder_state 对其进行先导化。在图 第22中学,我们将源词「student」中的隐藏态传递到精晓码器。

最大的单词,其 id 与最大的 logit 值相关联,正如被产生的词(那是 greedy
行为)。举个例子在图 三 中,单词 moi
在第②个解码步中享有最高的翻译概率。接着我们把那1单词作者为输入馈送至下二个时刻步。

透过以下轻便的转变,就能逆向落成英语到德语的翻译。

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运作以下指令初叶陶冶:

其余财富

引言

请记住在vanilla连串到行列模型中,领伊始编码管理时,咱们把最后的源状态从编码器传递到解码器。这对短、中长度的语句效果很好;对于长句子,单壹固定大小的隐状态成为了音信瓶颈。注意力机制未有遗弃源KoleosNN中计算的有着隐状态,而是建议了允许解码器窥探它们的秘籍(把它们作为是源音信的动态积存)。如此,专注力机制晋级了长句的翻译品质。现在,集中力机制实至名归,已成功利用于其余不少任务(举例语音识别)。

为了越来越高的作用,大家三回用四个句子(batch_size)实行演练。测试略有区别,大家会在前面商讨。

crossent = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
labels=decoder_outputs, logits=logits)

train_loss = (tf.reduce_sum(crossent * target_weights) /
batch_size)

后天,咱们很欢喜能够透露新型的TensorFlow
神经机译课程,帮忙读者全面了解seq二seq模子,并介绍怎样从头初阶构建有竞争力的翻译模型。该课程尽只怕轻松地突显该进程,教程首先介绍神经机译的背景知识,并描述创设vanilla系统的具体代码。然后介绍注意力机制 [3, 4] 那1支援 NMT
系统管理长句的注重工具。最终,本课程将执教怎样复制GoogleNMT(GNMT)系统
[5] 的严重性性子,以贯彻在几个 GPU 上磨练模型。

广大数据集:克罗地亚语-爱尔兰语平行语言材质库(肆.5M 个句子对),该多少集由 WMT
Evaluation Campaign 提供。

越来越多细节,请查看:train.py。

机器之心原著参考:

在意上述指令也可在模型被教练时运行,只要存在二个演习检查点。详见
inference.py。

# Optimization

optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate)

update_step = optimizer.apply_gradients( zip(clipped_gradients,
params))

大家首先要求理解用于NMT 职责的 seq二seq
模子的基本知识,并索要领悟什么创设和练习多个 vanilla NMT

五.梯度划算和优化

基础

具体来讲,神经机译系统率先使用编码器读取源语言句子,营造五个「观念」向量,即表示句义的1串数字;然后选取解码器管理该容器,并出口翻译结果,如图一所示。那正是我们经常所说的编码器-解码器结构。神经机译用那种办法化解以词组为底蕴的价值观翻译系统遭受的翻译难题:神经机译能够捕捉语言中的长距离正视结构,如词性1致、句法结构等,然后输出流利度越来越高的翻译结果,正如谷歌(谷歌(Google))神经机译系统已经落成的那么。

tf-seq2seq [TensorFlow]

至于神经机译

教练进程:在英特尔 K40m 上是 0.三七s 的时刻步、一伍.3k 的 wps,在 Titan X
上是 0.一柒 s 的时日步,32.2k 的 wps。

图 三. Greedy 解码——三个实例:已磨练的 NMT 模型怎么样行使 greedy
寻觅为源语句 Je suis étudiant 生成翻译。

mkdir /tmp/nmt_attention_model

python -m nmt.nmt \

–attention=scaled_luong \

–src=vi –tgt=en \

–vocab_prefix=/tmp/nmt_data/vocab  \

–train_prefix=/tmp/nmt_data/train \

–dev_prefix=/tmp/nmt_data/tst2012  \

–test_prefix=/tmp/nmt_data/tst2013 \

–out_dir=/tmp/nmt_attention_model \

–num_train_steps=12000 \

–steps_per_stats=100 \

–num_layers=2 \

–num_units=128 \

–dropout=0.2 \

–metrics=bleu

major)的,大家须要设定 time_major=True。今后大家权且只须要创设单层

cat > /tmp/my_infer_file.vi# (copy and paste some sentences from
/tmp/nmt_data/tst2013.vi)

python -m nmt.nmt \

–model_dir=/tmp/nmt_model \

–inference_input_file=/tmp/my_infer_file.vi \

–inference_output_file=/tmp/nmt_model/output_infer

cat /tmp/nmt_model/output_infer # To view the inference as output

图 4. 集中力可视化——源语句与目的语句之间对齐的实例。图片来源 20壹五 年
Bahdanau 等人的舆论。

若想深切摸底神经机译和连串-类别模型,大家分外推荐以下能源:

大家要求提出来的是,操练损失能够由

[4] Effective approaches to attention-based neural machine
translation(), Minh-Thang Luong,
Hieu Pham, and Christopher D Manning. EMNLP, 2015.

大家曾经练习了1个模子,以往能够成立三个演绎文件并翻译一些讲话:

# Calculate and clip gradients

parameters = tf.trainable_variables()

gradients = tf.gradients(train_loss, params)

clipped_gradients, _ = tf.clip_by_global_norm(

                   gradients, max_gradient_norm)

集中力机制背景

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在教练了有的最中央的行列到行列模型之后,我们未来尤为。为了塑造当前最优的神经机译系统,大家供给越多的技法:专注力机制。该机制由