机器翻译（machine translation）指的是将序列从一种语言自动翻译成另一种语言，基于神经网络的方法通常被称为神经机器翻译（neural machine translation）。

import os
import torch
from d2l import torch as d2l

9.5.1 下载和预处理数据集

“Tab-delimited Bilingual Sentence Pairs”数据集是由双语句子对组成的“英－法”数据集，数据集中的每一行都是制表符分隔的文本序列对，序列对由英文文本序列和翻译后的法语文本序列组成。请注意，每个文本序列可以是一个句子，也可以是包含多个句子的一个段落。在这个将英语翻译成法语的机器翻译问题中，英语是源语言（source language）， 法语是目标语言（target language）。

#@save
d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip','94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')#@save
def read_data_nmt():"""载入“英语－法语”数据集"""data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r',encoding='utf-8') as f:return f.read()raw_text = read_data_nmt()
print(raw_text[:75])

Downloading ..\data\fra-eng.zip from http://d2l-data.s3-accelerate.amazonaws.com/fra-eng.zip...
Go.	Va !
Hi.	Salut !
Run!	Cours !
Run!	Courez !
Who?	Qui ?
Wow!	Ça alors !

​

原始文本数据需要经过几个预处理步骤，例如：

• 用空格代替不间断空格（non-breaking space）

• 使用小写字母替换大写字母

• 在单词和标点符号之间插入空格。

#@save
def preprocess_nmt(text):"""预处理“英语－法语”数据集"""def no_space(char, prev_char):return char in set(',.!?') and prev_char != ' '# 使用空格替换不间断空格# 使用小写字母替换大写字母text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()# 在单词和标点符号之间插入空格out = [' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else charfor i, char in enumerate(text)]return ''.join(out)text = preprocess_nmt(raw_text)
print(text[:80])

go .	va !
hi .	salut !
run !	cours !
run !	courez !
who ?	qui ?
wow !	ça alors !

9.5.2 词元化

在机器翻译中更喜欢单词级词元化（最先进的模型可能使用更高级的词元化技术）。

#@save
def tokenize_nmt(text, num_examples=None):"""词元化“英语－法语”数据数据集"""source, target = [], []  # source 是源语言  target 是目标语言for i, line in enumerate(text.split('\n')):  # 按行遍历if num_examples and i > num_examples:  # 限制句子数breakparts = line.split('\t')if len(parts) == 2:source.append(parts[0].split(' '))  # 分割成词元列表target.append(parts[1].split(' '))return source, targetsource, target = tokenize_nmt(text)
source[:6], target[:6]

([['go', '.'],['hi', '.'],['run', '!'],['run', '!'],['who', '?'],['wow', '!']],[['va', '!'],['salut', '!'],['cours', '!'],['courez', '!'],['qui', '?'],['ça', 'alors', '!']])

#@save
def show_list_len_pair_hist(legend, xlabel, ylabel, xlist, ylist):"""绘制列表长度对的直方图"""d2l.set_figsize()_, _, patches = d2l.plt.hist([[len(l) for l in xlist], [len(l) for l in ylist]])d2l.plt.xlabel(xlabel)d2l.plt.ylabel(ylabel)for patch in patches[1].patches:patch.set_hatch('/')d2l.plt.legend(legend)show_list_len_pair_hist(['source', 'target'], '# tokens per sequence','count', source, target);

​

​

9.5.3 词表

使用单词级词元化时，词表大小将明显大于使用字符级词元化时的词表大小。为了缓解这一问题，将出现次数少于2次的低频率词元视为相同的未知（“<unk>”）词元。 除此之外还指定了额外的特定词元，例如在小批量时用于将序列填充到相同长度的填充词元（“<pad>”），以及序列的开始词元（“<bos>”）和结束词元（“<eos>”）。这些特殊词元在自然语言处理任务中比较常用。

src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
len(src_vocab)

10012

9.5.4 加载数据集

在机器翻译中，每个样本都是由源和目标组成的文本序列对，其中的每个文本序列可能具有不同的长度，因此需要通过截断（truncation）和填充（padding）方式实现一次只处理一个小批量的文本序列。简言之就是多了截断，短了补齐。

#@save
def truncate_pad(line, num_steps, padding_token):"""截断或填充文本序列"""if len(line) > num_steps:return line[:num_steps]  # 长了截断return line + [padding_token] * (num_steps - len(line))  # 短了填充truncate_pad(src_vocab[source[0]], 10, src_vocab['<pad>'])

[47, 4, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

定义 build_array_nmt 函数将文本序列转换成小批量数据集用于训练。将特定的“<eos>”词元添加到所有序列的末尾，用于表示序列的结束。

此外，还记录了每个文本序列的长度，统计长度时排除了填充词元。

#@save
def build_array_nmt(lines, vocab, num_steps):"""将机器翻译的文本序列转换成小批量"""lines = [vocab[l] for l in lines]  # 将句子中的各词元转换为下标lines = [l + [vocab['<eos>']] for l in lines]  # 添加结束符array = torch.tensor([truncate_pad(  # 分成小批量l, num_steps, vocab['<pad>']) for l in lines])valid_len = (array != vocab['<pad>']).type(torch.int32).sum(1)  # 计算长度return array, valid_len

9.5.5 整合

#@save
def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600):"""返回翻译数据集的迭代器和词表"""text = preprocess_nmt(read_data_nmt())  # 预处理source, target = tokenize_nmt(text, num_examples)  # 词元化src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,  # 源语言词表reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2,  # 目标语言词表reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps)  # 源语言小批量化tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps)  # 目标语言小批量化data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len)data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size)return data_iter, src_vocab, tgt_vocab

train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8)
for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter:print('X:', X.type(torch.int32))print('X的有效长度:', X_valid_len)print('Y:', Y.type(torch.int32))print('Y的有效长度:', Y_valid_len)break

X: tensor([[ 39,  91,   4,   3,   1,   1,   1,   1],[139,  12,   4,   3,   1,   1,   1,   1]], dtype=torch.int32)
X的有效长度: tensor([4, 4])
Y: tensor([[ 92,  12,   5,   3,   1,   1,   1,   1],[111,   0,   4,   3,   1,   1,   1,   1]], dtype=torch.int32)
Y的有效长度: tensor([4, 4])

练习

（1）在 load_data_nmt 函数中尝试不同的 num_examples 参数值。这对源语言和目标语言的词表大小有何影响？

for num_examples in range(100, 1201, 100):train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8, num_examples=num_examples)print(f"num_examples = {'%4d'%num_examples}      len(src_vocab) = {len(src_vocab)}      len(tgt_vocab) = {len(tgt_vocab)}")

num_examples =  100      len(src_vocab) = 40      len(tgt_vocab) = 40
num_examples =  200      len(src_vocab) = 69      len(tgt_vocab) = 67
num_examples =  300      len(src_vocab) = 102      len(tgt_vocab) = 107
num_examples =  400      len(src_vocab) = 130      len(tgt_vocab) = 125
num_examples =  500      len(src_vocab) = 159      len(tgt_vocab) = 163
num_examples =  600      len(src_vocab) = 184      len(tgt_vocab) = 201
num_examples =  700      len(src_vocab) = 208      len(tgt_vocab) = 224
num_examples =  800      len(src_vocab) = 229      len(tgt_vocab) = 250
num_examples =  900      len(src_vocab) = 249      len(tgt_vocab) = 286
num_examples = 1000      len(src_vocab) = 266      len(tgt_vocab) = 321
num_examples = 1100      len(src_vocab) = 293      len(tgt_vocab) = 359
num_examples = 1200      len(src_vocab) = 314      len(tgt_vocab) = 384

---

（2）某些语言（例如中文和日语）的文本没有单词边界指示符（例如空格）。对于这种情况，单词级词元化仍然是个好主意吗？为什么？

没有边界指示符不意味着没有单词，仍然是需要分词的，只是麻烦些。