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简介

任务说明

机器翻译（machine translation, MT）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，输入为源语言句子，输出为相应的目标语言的句子。本示例是机器翻译主流模型 Transformer 的实现和相关介绍。

效果说明

我们使用公开的 WMT'16 EN-DE 数据集训练 Base、Big 两种配置的Transformer 模型后，在相应的测试集上进行评测，效果如下所示：

测试集 newstest2014 newstest2015 newstest2016
Base 26.35 29.07 33.30
Big 27.07 30.09 34.38

快速开始

安装说明

  1. paddle安装

    本项目依赖于 PaddlePaddle Fluid 1.3.1 及以上版本，请参考 安装指南 进行安装

  2. 安装代码

    克隆数据集代码库到本地

    git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git
cd models/PaddleNLP/neural_machine_translation/transformer

  3. 环境依赖

    请参考PaddlePaddle安装说明部分的内容

开始第一次模型调用

  1. 数据准备

    运行 gen_data.sh 脚本进行 WMT'16 EN-DE 数据集的下载和预处理（时间较长，建议后台运行）。数据处理过程主要包括 Tokenize 和 BPE 编码（byte-pair encoding）。运行成功后，将会生成文件夹 gen_data，其目录结构如下：

    .
├── wmt16_ende_data              # WMT16 英德翻译数据
├── wmt16_ende_data_bpe          # BPE 编码的 WMT16 英德翻译数据
├── mosesdecoder                 # Moses 机器翻译工具集，包含了 Tokenize、BLEU 评估等脚本
└── subword-nmt                  # BPE 编码的代码

    另外我们也整理提供了一份处理好的 WMT'16 EN-DE 数据以供下载使用（包含训练所需 BPE 数据和词典以及预测和评估所需的 BPE 数据和 tokenize 的数据）

  2. 模型下载

    我们提供了基于 WMT'16 EN-DE 数据训练好的模型以供使用：base model 、big model

  3. 模型预测

    使用以上提供的数据和模型，可以按照以下代码进行预测，翻译结果将打印到标准输出:

    # base model
python -u infer.py \
--src_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
--trg_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
--special_token '<s>' '<e>' '<unk>' \
--test_file_pattern gen_data/wmt16_ende_data_bpe/newstest2014.tok.bpe.32000.en-de \
--token_delimiter ' ' \
--batch_size 32 \
model_path trained_models/iter_100000.infer.model \
beam_size 5 \
max_out_len 255


# big model
python -u infer.py \
--src_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
--trg_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
--special_token '<s>' '<e>' '<unk>' \
--test_file_pattern gen_data/wmt16_ende_data_bpe/newstest2014.tok.bpe.32000.en-de \
--token_delimiter ' ' \
--batch_size 32 \
model_path trained_models/iter_100000.infer.model \
n_head 16 \
d_model 1024 \
d_inner_hid 4096 \
prepostprocess_dropout 0.3 \
beam_size 5 \
max_out_len 255

  4. 模型评估

    预测结果中每行输出是对应行输入的得分最高的翻译，对于使用 BPE 的数据，预测出的翻译结果也将是 BPE 表示的数据，要还原成原始的数据（这里指 tokenize 后的数据）才能进行正确的评估。评估过程具体如下（BLEU 是翻译任务常用的自动评估方法指标）：

    # 还原 predict.txt 中的预测结果为 tokenize 后的数据
sed -r 's/(@@ )|(@@ ?$)//g' predict.txt > predict.tok.txt
# 若无 BLEU 评估工具，需先进行下载
# git clone https://github.com/moses-smt/mosesdecoder.git
# 以英德翻译 newstest2014 测试数据为例
perl gen_data/mosesdecoder/scripts/generic/multi-bleu.perl gen_data/wmt16_ende_data/newstest2014.tok.de < predict.tok.txt

    完成后可以看到类似如下的结果：

    BLEU = 26.35, 57.7/32.1/20.0/13.0 (BP=1.000, ratio=1.013, hyp_len=63903, ref_len=63078)

进阶使用

模型原理介绍

Transformer 是论文 Attention Is All You Need 中提出的用以完成机器翻译（machine translation, MT）等序列到序列（sequence to sequence, Seq2Seq）学习任务的一种全新网络结构。其同样使用了 Seq2Seq 任务中典型的编码器-解码器（Encoder-Decoder）的框架结构，但相较于此前广泛使用的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），其完全使用注意力（Attention）机制来实现序列到序列的建模，整体网络结构如图1所示。


图 1. Transformer 网络结构图

Encoder 由若干相同的 layer 堆叠组成，每个 layer 主要由多头注意力（Multi-Head Attention）和全连接的前馈（Feed-Forward）网络这两个 sub-layer 构成。

  • Multi-Head Attention 在这里用于实现 Self-Attention，相比于简单的 Attention 机制，其将输入进行多路线性变换后分别计算 Attention 的结果，并将所有结果拼接后再次进行线性变换作为输出。参见图2，其中 Attention 使用的是点积（Dot-Product），并在点积后进行了 scale 的处理以避免因点积结果过大进入 softmax 的饱和区域。
  • Feed-Forward 网络会对序列中的每个位置进行相同的计算（Position-wise），其采用的是两次线性变换中间加以 ReLU 激活的结构。

此外，每个 sub-layer 后还施以 Residual Connection 和 Layer Normalization 来促进梯度传播和模型收敛。


图 2. Multi-Head Attention

Decoder 具有和 Encoder 类似的结构，只是相比于组成 Encoder 的 layer ，在组成 Decoder 的 layer 中还多了一个 Multi-Head Attention 的 sub-layer 来实现对 Encoder 输出的 Attention，这个 Encoder-Decoder Attention 在其他 Seq2Seq 模型中也是存在的。

代码结构说明

以下是本例的简要目录结构及说明:

.
├── images               # README 文档中的图片
├── config.py            # 训练、预测以及模型参数配置
├── infer.py             # 预测脚本
├── reader.py            # 数据读取接口
├── README.md            # 文档
├── train.py             # 训练脚本
└── gen_data.sh          # 数据生成脚本

数据格式说明

本示例程序中支持的数据格式为制表符 \t 分隔的源语言和目标语言句子对，句子中的 token 之间使用空格分隔 。如需使用 BPE 编码，亦可以使用类似 WMT'16 EN-DE 原始数据的格式，参照 gen_data.sh 进行处理。

如何训练

数据准备完成后，可以使用 train,py 脚本进行训练。以提供的 WMT'16 EN-DE 数据为例，具体如下：

python -u train.py \
  --src_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
  --trg_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
  --special_token '<s>' '<e>' '<unk>' \
  --train_file_pattern gen_data/wmt16_ende_data_bpe/train.tok.clean.bpe.32000.en-de \
  --token_delimiter ' ' \
  --use_token_batch True \
  --batch_size 4096 \
  --sort_type pool \
  --pool_size 200000

上述命令中设置了源语言词典文件路径（src_vocab_fpath）、目标语言词典文件路径（trg_vocab_fpath）、训练数据文件（train_file_pattern，支持通配符）等数据相关的参数和构造 batch 方式（use_token_batch 指定了数据按照 token 数目或者 sequence 数目组成 batch）等 reader 相关的参数。有关这些参数更详细的信息可以通过执行以下命令查看：

python train.py --help

更多模型训练相关的参数则在 config.py 中的 ModelHyperParams 和 TrainTaskConfig 内定义；ModelHyperParams 定义了 embedding 维度等模型超参数，TrainTaskConfig 定义了 warmup 步数等训练需要的参数。这些参数默认使用了 Transformer 论文中 base model 的配置，如需调整可以在该脚本中进行修改。另外这些参数同样可在执行训练脚本的命令行中设置，传入的配置会合并并覆盖 config.py 中的配置，如可以通过以下命令来训练 Transformer 论文中的 big model ：

python -u train.py \
  --src_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
  --trg_vocab_fpath gen_data/wmt16_ende_data_bpe/vocab_all.bpe.32000 \
  --special_token '<s>' '<e>' '<unk>' \
  --train_file_pattern gen_data/wmt16_ende_data_bpe/train.tok.clean.bpe.32000.en-de \
  --token_delimiter ' ' \
  --use_token_batch True \
  --batch_size 3200 \
  --sort_type pool \
  --pool_size 200000 \
  n_head 16 \
  d_model 1024 \
  d_inner_hid 4096 \
  prepostprocess_dropout 0.3

注意，如训练时更改了模型配置，使用 infer.py 预测时需要使用对应相同的模型配置；另外，训练时默认使用所有 GPU，可以通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来设置使用指定的 GPU。

其他

如何贡献代码

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