Dự án MultilingualMT-UET-KC4.0 là dự án open-source được phát triển bởi nhóm UETNLPLab.

Setup

Cài đặt công cụ Multilingual-NMT

Note: Lưu ý: Phiên bản hiện tại chỉ tương thích với python>=3.6

git clone https://github.com/KCDichDaNgu/KC4.0_MultilingualNMT.git
cd KC4.0_MultilingualNMT
pip install -r requirements.txt

# Quickstart

Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu

Ví dụ thực nghiệm dựa trên cặp dữ liệu Anh-Việt nguồn từ iwslt với 133k cặp câu:

cd data/iwslt_en_vi

Dữ liệu bao gồm câu nguồn (src) và câu đích (tgt) dữ liệu đã được tách từ:

train.en
train.vi
tst2012.en
tst2012.vi

Data set	Sentences	Download
Training	133,317	via GitHub or located in data/train-en-vi.tgz
Development	1,553	via GitHub or located in data/train-en-vi.tgz
Test	1,268	via GitHub or located in data/train-en-vi.tgz

Note: Lưu ý:

Dữ liệu trước khi đưa vào huấn luyện cần phải được tokenize.
$CONFIG là đường dẫn tới vị trí chứa file config

Tách dữ liệu dev để tính toán hội tụ trong quá trình huấn luyện, thường không lớn hơn 5k câu.

$ head -n 5 data/iwslt_en_vi/train.en
Rachel Pike : The science behind a climate headline
In 4 minutes , atmospheric chemist Rachel Pike provides a glimpse of the massive scientific effort behind the bold headlines on climate change , with her team -- one of thousands who contributed -- taking a risky flight over the rainforest in pursuit of data on a key molecule .
I &apos;d like to talk to you today about the scale of the scientific effort that goes into making the headlines you see in the paper .
Headlines that look like this when they have to do with climate change , and headlines that look like this when they have to do with air quality or smog .
They are both two branches of the same field of atmospheric science .

Bước 2: Huấn luyện mô hình

Để huấn luyện một mô hình mới hãy chỉnh sửa file YAML config: Cần phải sửa lại file config en_vi.yml chỉnh siêu tham số và đường dẫn tới dữ liệu huấn luyện:

# data location and config section
data:
  train_data_location: data/iwslt_en_vi/train
  eval_data_location:  data/iwslt_en_vi/tst2013
  src_lang: .en 
  trg_lang: .vi 
log_file_models: 'model.log'
lowercase: false
build_vocab_kwargs: # additional arguments for build_vocab. See torchtext.vocab.Vocab for mode details
#  max_size: 50000
  min_freq: 5
# model parameters section
device: cuda
d_model: 512
n_layers: 6
heads: 8
# inference section
eval_batch_size: 8
decode_strategy: BeamSearch
decode_strategy_kwargs:
  beam_size: 5 # beam search size
  length_normalize: 0.6 # recalculate beam position by length. Currently only work in default BeamSearch
  replace_unk: # tuple of layer/head attention to replace unknown words
    - 0 # layer
    - 0 # head
input_max_length: 200 # input longer than this value will be trimmed in inference. Note that this values are to be used during cached PE, hence, validation set with more than this much tokens will call a warning for the trimming.
max_length: 160 # only perform up to this much timestep during inference
train_max_length: 50 # training samples with this much length in src/trg will be discarded
# optimizer and learning arguments section
lr: 0.2
optimizer: AdaBelief
optimizer_params:
  betas:
    - 0.9 # beta1
    - 0.98 # beta2
  eps: !!float 1e-9
n_warmup_steps: 4000
label_smoothing: 0.1
dropout: 0.1
# training config, evaluation, save & load section
batch_size: 64
epochs: 20
printevery: 200
save_checkpoint_epochs: 1
maximum_saved_model_eval: 5
maximum_saved_model_train: 5

Sau đó có thể chạy với câu lệnh:

python -m bin.main train --model Transformer --model_dir $MODEL/en-vi.model --config $CONFIG/en_vi.yml

You also can run with wandb by:

python -m bin.main train --model Transformer --model_dir $MODEL/en-vi.model --config $CONFIG/en_vi.yml --wandb_key $your_wandb_key

Note: Ở đây:

$MODEL là dường dẫn tới vị trí lưu mô hình. Sau khi huấn luyện mô hình, thư mục chứa mô hình bao gồm mô hình huyến luyện, file config, file log, vocab.
$CONFIG là đường dẫn tới vị trí chứa file config
$your_wandb_key is your wandb key

Bước 3: Dịch

Mô hình dịch dựa trên thuật toán beam search và lưu bản dịch tại $your_data_path/translate.en2vi.vi.

python -m bin.main infer --model Transformer --model_dir $MODEL/en-vi.model --features_file $your_data_path/tst2012.en --predictions_file $your_data_path/translate.en2vi.vi

Bước 4: Đánh giá chất lượng dựa trên điểm BLEU

Đánh giá điểm BLEU dựa trên multi-bleu

perl thrid-party/multi-bleu.perl $your_data_path/translate.en2vi.vi < $your_data_path/tst2012.vi

MODEL	BLEU (Beam Search)
Transformer (Base)	25.64

Chi tiết tham khảo tại

nmtuet.ddns.net

Nếu có ý kiến đóng góp, xin hãy gửi thư tới địa chỉ mail kcdichdangu@gmail.com

Xin trích dẫn bài báo sau:

@inproceedings{ViNMT2022,
  title = {ViNMT: Neural Machine Translation Toolkit},
  author = {Nguyen Hoang Quan, Nguyen Thanh Dat, Nguyen Hoang Minh Cong, Nguyen Van Vinh, Ngo Thi Vinh, Nguyen Phuong Thai, Tran Hong Viet},
  booktitle = {https://arxiv.org/abs/2112.15272},
  year = {2022},
}

hoangbros03/Translation_Model_10