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课程简介
“手把手带你学 NLP”是基于飞桨 PaddleNLP 的系列实战我的项目。本系列由百度多位资深工程师精心打造，提供了从词向量、预训练语言模型，到信息抽取、情感剖析、文本问答、结构化数据问答、文本翻译、机器同传、对话零碎等实际我的项目的全流程解说，旨在帮忙开发者更全面清晰地把握百度飞桨框架在 NLP 畛域的用法，并可能触类旁通、灵便应用飞桨框架和 PaddleNLP 进行 NLP 深度学习实际。
6 月，百度飞桨 & 自然语言解决部携手推出了 12 节 NLP 视频课，课程中具体解说了本实际我的项目。
观看课程回放请戳：https://aistudio.baidu.com/ai…
欢送来课程 QQ 群（群号:758287592）交换吧~~
背景介绍
机器翻译是利用计算机将一种自然语言（源语言) 转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。
本我的项目是机器翻译畛域支流模型 Transformer 的 PaddlePaddle 实现，快来基于此我的项目搭建本人的翻译模型吧。
Transformer 是论文《Attention Is All You Need》中提出的用以实现机器翻译（Machine Translation）等序列到序列（Seq2Seq）学习工作的一种全新网络结构，其齐全应用注意力（Attention）机制来实现序列到序列的建模。
图 1：Transformer 网络结构图
相较于此前 Seq2Seq 模型中宽泛应用的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），应用 Self Attention 进行输出序列到输入序列的变换次要具备以下劣势：
计算复杂度小
特色维度为 d、长度为 n 的序列，在 RNN 中计算复杂度为 O(n d d)（n 个工夫步，每个工夫步计算 d 维的矩阵向量乘法），在 Transformer 中计算复杂度为 O(n n d)（n 个工夫步两两计算 d 维的向量点积或其余相关度函数），n 通常要小于 d。
计算并行度高
RNN 中以后工夫步的计算要依赖前一个工夫步的计算结果；Self-Attention 中各工夫步的计算只依赖输出，不依赖之前工夫步输入，各工夫步能够齐全并行。
容易学习长距离依赖（long-range dependencies）
RNN 中相距为 n 的两个地位间的关联须要 n 步能力建设；Self-Attention 中任何两个地位都间接相连；门路越短信号流传越容易。Transformer 构造已被广泛应用在 Bert 等语义示意模型中，获得了显著效果。
疾速实际
本示例展现了以 Transformer 为代表的预训练模型如何 Finetune 实现机器翻译工作。
我的项目基于飞桨 PaddleNLP 编写，GitHub 地址：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP
PaddleNLP 官网文档：
https://paddlenlp.readthedocs.io
残缺代码请戳：
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/tree/develop/examples/machine_translation/transformer
深度学习工作 Pipeline
图 2：深度学习工作 Pipeline
2.1 数据预处理
本教程应用 CWMT 数据集中的中文英文的数据作为训练语料，CWMT 数据集蕴含 900 万 + 样本，品质较高，非常适合来训练 Transformer 机器翻译模型。
中文须要 Jieba+BPE，英文须要 BPE。
BPE(Byte Pair Encoding)
BPE 劣势：
压缩词表；
肯定水平上缓解 OOV(out of vocabulary)问题。
图 3：learn BPE
图 4：Apply BPE
# 自定义读取本地数据的办法
def read(src_path, tgt_path, is_predict=False):
# 是否为测试集，测试集 tgt 为空
if is_predict:
with open(src_path, 'r', encoding='utf8') as src_f:
for src_line in src_f.readlines():
src_line = src_line.strip()
if not src_line:
continue
yield {'src':src_line, 'tgt':''}
else:
with open(src_path, 'r', encoding='utf8') as src_f, open(tgt_path, 'r', encoding='utf8') as tgt_f:
for src_line, tgt_line in zip(src_f.readlines(), tgt_f.readlines()):
src_line = src_line.strip()
if not src_line:
continue
tgt_line = tgt_line.strip()
if not tgt_line:
continue
yield {'src':src_line, 'tgt':tgt_line}
# 过滤掉长度 ≤min_len 或者≥max_len 的数据
def min_max_filer(data, max_len, min_len=0):
# 获取每条 src 和 tgt 的最小长度和最大长度（+ 1 是为了或者），过滤掉不满足长度范畴的样本.
data_min_len = min(len(data[0]), len(data[1])) + 1
data_max_len = max(len(data[0]), len(data[1])) + 1
return (data_min_len >= min_len) and (data_max_len <= max_len)
# 数据预处理过程，包含 jieba 分词、bpe 分词和词表。!bash preprocess.sh
2.2 结构 Dataloader
咱们定义 create_data_loader 函数，用来创立训练集、验证集所须要的 DataLoader 对象。
DataLoader 对象用于产生一个个 batch 的数据。上面对函数中调用的 PaddleNLP 内置函数作简略阐明：
paddlenlp.data.Vocab.load_vocabulary：Vocab 词表类，汇合了一系列文本 token 与 ids 之间映射的一系列办法，反对从文件、字典、json 等一系形式构建词表
paddlenlp.datasets.load_dataset：从本地文件创建数据集时，举荐依据本地数据集的格局给出读取 function 并传入 load_dataset() 中创立数据集
paddlenlp.data.Pad：padding 操作，用于对齐同一 batch 内的句子长度。
图 6：结构 Dataloader 的流程
图 7：Dataloader 细节
# 创立训练集、验证集的 dataloader。测试集的 dataloader 相似。def create_data_loader(args):
# 通过 paddlenlp.datasets.load_dataset 从本地文件创建数据集：依据本地数据集的格局给出读取 function 并传入 load_dataset()中创立数据集
train_dataset = load_dataset(read, src_path=args.training_file.split(',')[0], tgt_path=args.training_file.split(',')[1], lazy=False)
dev_dataset = load_dataset(read, src_path=args.training_file.split(',')[0], tgt_path=args.training_file.split(',')[1], lazy=False)
# 通过 Paddlenlp.data.Vocab.load_vocabulary 从本地创立词表
src_vocab = Vocab.load_vocabulary(
args.src_vocab_fpath,
bos_token=args.special_token[0],
eos_token=args.special_token[1],
unk_token=args.special_token[2])
trg_vocab = Vocab.load_vocabulary(
args.trg_vocab_fpath,
bos_token=args.special_token[0],
eos_token=args.special_token[1],
unk_token=args.special_token[2])
# 将词表的大小补足为 pad_factor 的倍数，为了 Tranformer 的减速。padding_vocab = (lambda x: (x + args.pad_factor - 1) // args.pad_factor * args.pad_factor
)
args.src_vocab_size = padding_vocab(len(src_vocab))
args.trg_vocab_size = padding_vocab(len(trg_vocab))
def convert_samples(sample):
source = sample['src'].split()
target = sample['tgt'].split()
# 将 tokens 转化为词表对应的 ids
source = src_vocab.to_indices(source)
target = trg_vocab.to_indices(target)
return source, target
# 训练集 dataloader 和验证集 dataloader
data_loaders = []
for i, dataset in enumerate([train_dataset, dev_dataset]):
# 通过 Dataset 的 map 办法将样本 token 转换为 id；通过 Dataset 的 filter 办法过滤掉不符合条件的样本
dataset = dataset.map(convert_samples, lazy=False).filter(partial(min_max_filer, max_len=args.max_length))
# 批采样器 BatchSampler 组 batch
batch_sampler = BatchSampler(dataset,batch_size=args.batch_size, shuffle=True,drop_last=False)
# 结构 Dataloader 用于后续迭代取数据进行训练 / 验证 / 测试
data_loader = DataLoader(
dataset=dataset,
batch_sampler=batch_sampler,
collate_fn=partial(
prepare_train_input,
bos_idx=args.bos_idx,
eos_idx=args.eos_idx,
pad_idx=args.bos_idx),
num_workers=0,
return_list=True)
data_loaders.append(data_loader)
return data_loaders
def prepare_train_input(insts, bos_idx, eos_idx, pad_idx):
# 通过 paddlenlp.data.Pad 来 padding，用于对齐同一 batch 中样本的长度
word_pad = Pad(pad_idx)
src_word = word_pad([inst[0] + [eos_idx] for inst in insts])
trg_word = word_pad([[bos_idx] + inst[1] for inst in insts])
# 扩大维度用于后续计算 Loss
lbl_word = np.expand_dims(word_pad([inst[1] + [eos_idx] for inst in insts]), axis=2)
data_inputs = [src_word, trg_word, lbl_word]
return data_inputs
2.3 搭建模型
PaddleNLP 提供 Transformer API 供调用：
paddlenlp.transformers.TransformerModel：Transformer 模型的实现
paddlenlp.transformers.InferTransformerModel：Transformer 模型用于生成工作
paddlenlp.transformers.CrossEntropyCriterion：计算穿插熵损失
paddlenlp.transformers.position_encoding_init：Transformer 地位编码的初始化
图 8：模型搭建
图 9：Encoder-Decoder 示意图
2.4 训练模型
运行 do_train 函数，在 do_train 函数中，配置优化器、损失函数，以及评估指标 Perplexity；
Perplexity，即困惑度，罕用来掂量语言模型优劣，即句子的通顺度，个别用于机器翻译和文本生成等畛域。Perplexity 越小，句子越通顺，该语言模型越好。
图 10：训练模型
def do_train(args):
random_seed = eval(str(args.random_seed))
if random_seed is not None:
paddle.seed(random_seed)
# 获取 Dataloader
(train_loader), (eval_loader) = create_data_loader(args)
# 申明模型
transformer = TransformerModel(
src_vocab_size=args.src_vocab_size,
trg_vocab_size=args.trg_vocab_size,
max_length=args.max_length + 1,
n_layer=args.n_layer,
n_head=args.n_head,
d_model=args.d_model,
d_inner_hid=args.d_inner_hid,
dropout=args.dropout,
weight_sharing=args.weight_sharing,
bos_id=args.bos_idx,
eos_id=args.eos_idx)
# 定义 Loss
criterion = CrossEntropyCriterion(args.label_smooth_eps, args.bos_idx)
# 定义学习率的衰减策略
scheduler = paddle.optimizer.lr.NoamDecay(args.d_model, args.warmup_steps, args.learning_rate, last_epoch=0)
# 定义优化器
optimizer = paddle.optimizer.Adam(
learning_rate=scheduler,
beta1=args.beta1,
beta2=args.beta2,
epsilon=float(args.eps),
parameters=transformer.parameters())
step_idx = 0
# 按 epoch 迭代训练
for pass_id in range(args.epoch):
batch_id = 0
for input_data in train_loader:
# 从训练集 Dataloader 按 batch 取数据
(src_word, trg_word, lbl_word) = input_data
# 取得模型输入的 logits
logits = transformer(src_word=src_word, trg_word=trg_word)
# 计算 loss
sum_cost, avg_cost, token_num = criterion(logits, lbl_word)
# 计算梯度
avg_cost.backward()
# 更新参数
optimizer.step()
# 梯度清零
optimizer.clear_grad()
batch_id += 1
step_idx += 1
scheduler.step()
do_train(args)
[2021-06-18 22:38:55,597] [INFO] - step_idx: 0, epoch: 0, batch: 0, avg loss: 10.513082, ppl: 36793.687500
[2021-06-18 22:38:56,783] [INFO] - step_idx: 9, epoch: 0, batch: 9, avg loss: 10.506249, ppl: 36543.164062
[2021-06-18 22:38:58,032] [INFO] - step_idx: 19, epoch: 0, batch: 19, avg loss: 10.464736, ppl: 35057.187500
[2021-06-18 22:38:59,032] [INFO] - validation, step_idx: 19, avg loss: 10.454649, ppl: 34705.347656
2.5 预测和评估
模型最终训练的成果个别可通过测试集来进行测试，机器翻译畛域个别计算 BLEU 值。
预测后果中每行输入是对应行输出的得分最高的翻译，对于应用 BPE 的数据，预测出的翻译后果也将是 BPE 示意的数据，要还原成原始的数据（这里指 tokenize 后的数据）能力进行正确的评估。
图 11：预测和评估
入手试一试
是不是感觉很乏味呀。小编强烈建议初学者参考下面的代码亲手敲一遍，因为只有这样，能力加深你对代码的了解呦。
本次我的项目对应的代码：
https://aistudio.baidu.com/ai…
来定制本人的翻译零碎吧。
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https://github.com/PaddlePadd…