使用注意力机制的LSTM的机器翻译¶
作者: PaddlePaddle
日期: 2022.5
摘要: 本示例教程介绍如何使用飞桨完成一个机器翻译任务。通过使用飞桨提供的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。
一、环境配置¶
本教程基于PaddlePaddle 2.3.0 编写,如果你的环境不是本版本,请先参考官网安装 PaddlePaddle 2.3.0。
import paddle
import paddle.nn.functional as F
import re
import numpy as np
print(paddle.__version__)
2.3.0
二、数据加载¶
2.1 数据集下载¶
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
29155 cmn.txt
2.2 构建双语句对的数据结构¶
接下来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,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)
6784
(['i', 'try'], ['我', '试', '试', '。'])
(['i', 'won'], ['我', '赢', '了', '。'])
(['he', 'ran'], ['他', '跑', '了', '。'])
(['i', 'know'], ['我', '知', '道', '。'])
(['i', 'quit'], ['我', '退', '出', '。'])
(['i', 'quit'], ['我', '不', '干', '了', '。'])
(['i', 'm', 'ok'], ['我', '沒', '事', '。'])
(['i', 'm', 'up'], ['我', '已', '经', '起', '来', '了', '。'])
(['we', 'try'], ['我', '们', '来', '试', '试', '。'])
(['he', 'came'], ['他', '来', '了', '。'])
2.3 创建词表¶
接下来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:
<pad>
: 用来对较短的句子进行填充。<bos>
: “begin of sentence”, 表示句子的开始的特殊词。<eos>
: “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<unk>
(或者<oov>
)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['<pad>'], en_vocab['<bos>'], en_vocab['<eos>'] = 0, 1, 2
cn_vocab['<pad>'], cn_vocab['<bos>'], cn_vocab['<eos>'] = 0, 1, 2
en_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_idx
en_idx += 1
for w in cn:
if w not in cn_vocab:
cn_vocab[w] = cn_idx
cn_idx += 1
print(len(list(en_vocab)))
print(len(list(cn_vocab)))
2799
2170
2.4 创建padding过的数据集¶
接下来根据词表,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
<pad>
补充成为了长度相同的句子。对于英文句子(源语言),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 sentence
padded_en_sent = en + ['<eos>'] + ['<pad>'] * (MAX_LEN - len(en))
padded_en_sent.reverse()
padded_cn_sent = ['<bos>'] + cn + ['<eos>'] + ['<pad>'] * (MAX_LEN - len(cn))
padded_cn_label_sent = cn + ['<eos>'] + ['<pad>'] * (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)
(6784, 11)
(6784, 12)
(6784, 12)
三、网络构建¶
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
3.1 Encoder部分¶
在编码器的部分,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
3.2 AttentionDecoder部分¶
在解码器部分,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,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 weights
self.attention_linear1 = paddle.nn.Linear(hidden_size * 2, hidden_size)
self.attention_linear2 = paddle.nn.Linear(hidden_size, 1)
# for computing output logits
self.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)
四、训练模型¶
接下来开始训练模型。
在每个epoch开始之前,对训练数据进行了随机打乱。
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,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 data
perm = 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))].astype('int64')
# 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 above
for 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_loss
loss = loss / (MAX_LEN + 2)
if(iteration % 200 == 0):
print("iter {}, loss:{}".format(iteration, loss.numpy()))
loss.backward()
opt.step()
opt.clear_grad()
W0509 17:07:41.814532 664 gpu_context.cc:278] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 10.1, Runtime API Version: 10.1
W0509 17:07:41.819046 664 gpu_context.cc:306] device: 0, cuDNN Version: 7.6.
epoch:0
iter 0, loss:[7.6886363]
iter 200, loss:[2.9262748]
iter 400, loss:[3.0081756]
epoch:1
iter 0, loss:[3.2125835]
iter 200, loss:[3.18179]
iter 400, loss:[2.9423902]
epoch:2
iter 0, loss:[2.7851977]
iter 200, loss:[2.7419784]
iter 400, loss:[2.4621239]
epoch:3
iter 0, loss:[2.672283]
iter 200, loss:[2.584266]
iter 400, loss:[2.32677]
epoch:4
iter 0, loss:[2.4052372]
iter 200, loss:[1.8932309]
iter 400, loss:[2.1571693]
epoch:5
iter 0, loss:[2.000717]
iter 200, loss:[1.8644465]
iter 400, loss:[1.8747058]
epoch:6
iter 0, loss:[1.871305]
iter 200, loss:[2.0315902]
iter 400, loss:[2.0112412]
epoch:7
iter 0, loss:[1.7302439]
iter 200, loss:[1.8214658]
iter 400, loss:[1.6249468]
epoch:8
iter 0, loss:[1.7998316]
iter 200, loss:[1.5803907]
iter 400, loss:[1.6613247]
epoch:9
iter 0, loss:[1.2896656]
iter 200, loss:[1.3369302]
iter 400, loss:[1.519732]
epoch:10
iter 0, loss:[1.3795035]
iter 200, loss:[1.2675867]
iter 400, loss:[1.2104226]
epoch:11
iter 0, loss:[1.1157016]
iter 200, loss:[1.2835679]
iter 400, loss:[1.1222675]
epoch:12
iter 0, loss:[1.0207562]
iter 200, loss:[1.1707773]
iter 400, loss:[0.8201]
epoch:13
iter 0, loss:[1.0002316]
iter 200, loss:[0.8215195]
iter 400, loss:[0.9058122]
epoch:14
iter 0, loss:[0.8601862]
iter 200, loss:[0.7515929]
iter 400, loss:[0.7899885]
epoch:15
iter 0, loss:[0.7255517]
iter 200, loss:[0.90155596]
iter 400, loss:[0.76351994]
epoch:16
iter 0, loss:[0.79447305]
iter 200, loss:[0.6634166]
iter 400, loss:[0.84688634]
epoch:17
iter 0, loss:[0.6640573]
iter 200, loss:[0.70083827]
iter 400, loss:[0.62246335]
epoch:18
iter 0, loss:[0.76752484]
iter 200, loss:[0.4401383]
iter 400, loss:[0.4717904]
epoch:19
iter 0, loss:[0.40131176]
iter 200, loss:[0.50756806]
iter 400, loss:[0.48447627]
五、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,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 = 10
indices = 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['<bos>']]] * 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 != '<pad>' and w != '<eos>':
model_translate += w
print(en_input)
print("true: {}".format(ground_truth_translate))
print("pred: {}".format(model_translate))
i can barely see you
true: 我幾乎看不到你。
pred: 我幾乎看不到你。
he can also speak russian
true: 他也會說俄語。
pred: 他也能說俄語。
he never drinks alcohol
true: 他從不喝酒。
pred: 他從不喝酒。
you need to get ready
true: 你需要做好准备。
pred: 你需要做好准备。
i subscribe to two newspapers
true: 我訂閱了兩份報紙。
pred: 我訂閱了兩份報紙。
i suppose you re hungry
true: 我猜想您饿了。
pred: 我猜想你饿了。
i just need a break
true: 我只想休息一下
pred: 我只想休息一下
you need to get your eyes checked
true: 你得检查一下眼睛。
pred: 你需要甩掉钱。
i wrote this book
true: 我写了这本书。
pred: 我写了这本书。
i paid 200 in taxes
true: 我付了兩百元含稅。
pred: 我付了兩百元含稅。
The End¶
你还可以通过变换网络结构,调整数据集,尝试不同的参数的方式来进一步提升本示例当中的机器翻译的效果。同时,也可以尝试在其他的类似的任务中用飞桨来完成实际的实践。