TensorFlow 2.0 Alpha : 上級 Tutorials :- テキストとシークエンス : ニューラル機械翻訳 with Attention

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TensorFlow 2.0 Alpha : 上級 Tutorials : テキストとシークエンス :- ニューラル機械翻訳 with Attention (翻訳/解説)

翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション
作成日時 : 04/07/2019

* 本ページは、TensorFlow の本家サイトの TF 2.0 Alpha – Advanced Tutorials – Text and sequences の以下のページを翻訳した上で適宜、補足説明したものです：

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

テキストとシークエンス :- ニューラル機械翻訳 with Attention

このノートブックは西英翻訳のための sequence to sequence (seq2seq) モデルを訓練します。これは sequence to sequence モデルの何某かの知識を仮定した上級サンプルです。

このノートブックでモデルを訓練した後、”¿todavia estan en casa?” のようなスペイン語のセンテンスを入力することができて、英語翻訳: “are you still at home?” を返すことができます。

翻訳品質は toy サンプルのために合理的ですが、生成された attention プロットは多分より興味深いです。これは翻訳の間に入力センテンスのどの部分がモデルの attention を持つかを示します :

Note: このサンプルは単一の P100 GPU 上で実行するためにおよそ 10 分かかります。

from __future__ import absolute_import, division, print_function

!pip install -q tensorflow-gpu==2.0.0-alpha0
import tensorflow as tf

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split

import unicodedata
import re
import numpy as np
import os
import io
import time

 

データセットをダウンロードして準備する

私達は http://www.manythings.org/anki/ により提供される言語データセットを使用します。このデータセットは次のフォーマットの言語翻訳ペアを含みます :

May I borrow this book? ¿Puedo tomar prestado este libro?

利用可能な様々な言語がありますが、英語-スペイン語データセットを使用します。便宜上、このデータセットのコピーを Google Cloud 上にホストしましたが、貴方自身のコピーをダウンロードすることもできます。データセットをダウンロードした後、データを準備するために取るステップがここにあります :

  1. 各センテンスに start と end トークンを追加します。
  2. 特殊文字を除去してセンテンスをクリーンアップします。
  3. 単語インデックスとリバース単語インデックス (単語 → id と id → 単語のマッピングをする辞書) を作成します。
  4. 各センテンスを最大長にパッドします。 
# Download the file
path_to_zip = tf.keras.utils.get_file(
    'spa-eng.zip', origin='http://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/spa-eng.zip', 
    extract=True)

path_to_file = os.path.dirname(path_to_zip)+"/spa-eng/spa.txt"

# Converts the unicode file to ascii
def unicode_to_ascii(s):
    return ''.join(c for c in unicodedata.normalize('NFD', s)
        if unicodedata.category(c) != 'Mn')


def preprocess_sentence(w):
    w = unicode_to_ascii(w.lower().strip())
    
    # creating a space between a word and the punctuation following it
    # eg: "he is a boy." => "he is a boy ." 
    # Reference:- https://stackoverflow.com/questions/3645931/python-padding-punctuation-with-white-spaces-keeping-punctuation
    w = re.sub(r"([?.!,¿])", r" \1 ", w)
    w = re.sub(r'[" "]+', " ", w)
    
    # replacing everything with space except (a-z, A-Z, ".", "?", "!", ",")
    w = re.sub(r"[^a-zA-Z?.!,¿]+", " ", w)
    
    w = w.rstrip().strip()
    
    # adding a start and an end token to the sentence
    # so that the model know when to start and stop predicting.
    w = ' ' + w + ' '
    return w

en_sentence = u"May I borrow this book?"
sp_sentence = u"¿Puedo tomar prestado este libro?"
print(preprocess_sentence(en_sentence))
print(preprocess_sentence(sp_sentence).encode('utf-8'))

<start> may i borrow this book ? <end>
<start> ¿ puedo tomar prestado este libro ? <end>

# 1. Remove the accents
# 2. Clean the sentences
# 3. Return word pairs in the format: [ENGLISH, SPANISH]
def create_dataset(path, num_examples):
    lines = io.open(path, encoding='UTF-8').read().strip().split('\n')
    
    word_pairs = [[preprocess_sentence(w) for w in l.split('\t')]  for l in lines[:num_examples]]
    
    return zip(*word_pairs)

en, sp = create_dataset(path_to_file, None)
print(en[-1])
print(sp[-1])

<start> if you want to sound like a native speaker , you must be willing to practice saying the same sentence over and over in the same way that banjo players practice the same phrase over and over until they can play it correctly and at the desired tempo . <end>
<start> si quieres sonar como un hablante nativo , debes estar dispuesto a practicar diciendo la misma frase una y otra vez de la misma manera en que un musico de banjo practica el mismo fraseo una y otra vez hasta que lo puedan tocar correctamente y en el tiempo esperado . <end>

def max_length(tensor):
    return max(len(t) for t in tensor)

def tokenize(lang):
  lang_tokenizer = tf.keras.preprocessing.text.Tokenizer(
      filters='')
  lang_tokenizer.fit_on_texts(lang)
  
  tensor = lang_tokenizer.texts_to_sequences(lang)
  
  tensor = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(tensor,
                                                         padding='post')
  
  return tensor, lang_tokenizer

def load_dataset(path, num_examples=None):
    # creating cleaned input, output pairs
    targ_lang, inp_lang = create_dataset(path, num_examples)

    input_tensor, inp_lang_tokenizer = tokenize(inp_lang)
    target_tensor, targ_lang_tokenizer = tokenize(targ_lang)

    return input_tensor, target_tensor, inp_lang_tokenizer, targ_lang_tokenizer

 

実験をより速くするためにデータセットのサイズを制限する (オプション)

センテンス > 100,000 の完全なデータセット上で訓練するのは時間がかかります。より速く訓練するために、データセットのサイズを 30,000 センテンスに制限することができます (もちろん、翻訳品質はより少ないデータでは劣化します) :

# Try experimenting with the size of that dataset
num_examples = 30000
input_tensor, target_tensor, inp_lang, targ_lang = load_dataset(path_to_file, num_examples)

# Calculate max_length of the target tensors
max_length_targ, max_length_inp = max_length(target_tensor), max_length(input_tensor)

# Creating training and validation sets using an 80-20 split
input_tensor_train, input_tensor_val, target_tensor_train, target_tensor_val = train_test_split(input_tensor, target_tensor, test_size=0.2)

# Show length
len(input_tensor_train), len(target_tensor_train), len(input_tensor_val), len(target_tensor_val)

(24000, 24000, 6000, 6000)

def convert(lang, tensor):
  for t in tensor:
    if t!=0:
      print ("%d ----> %s" % (t, lang.index_word[t]))

print ("Input Language; index to word mapping")
convert(inp_lang, input_tensor_train[0])
print ()
print ("Target Language; index to word mapping")
convert(targ_lang, target_tensor_train[0])

Input Language; index to word mapping
1 ----> <start>
431 ----> vuestro
92 ----> perro
7 ----> es
36 ----> muy
189 ----> grande
3 ----> .
2 ----> <end>

Target Language; index to word mapping
1 ----> <start>
31 ----> your
104 ----> dog
8 ----> is
48 ----> very
155 ----> big
3 ----> .
2 ----> <end>

 

tf.data データセットを作成する

BUFFER_SIZE = len(input_tensor_train)
BATCH_SIZE = 64
steps_per_epoch = len(input_tensor_train)//BATCH_SIZE
embedding_dim = 256
units = 1024
vocab_inp_size = len(inp_lang.word_index)+1
vocab_tar_size = len(targ_lang.word_index)+1

dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((input_tensor_train, target_tensor_train)).shuffle(BUFFER_SIZE)
dataset = dataset.batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True)

example_input_batch, example_target_batch = next(iter(dataset))
example_input_batch.shape, example_target_batch.shape

(TensorShape([64, 16]), TensorShape([64, 11]))

 

エンコーダとデコーダ・モデルを書く

ここで、attention を持つエンコーダ-デコーダ・モデルを実装します、これについては TensorFlow Neural Machine Translation (seq2seq) チュートリアル で読むことができます。このサンプルは API のより新しいセットを使用しています。このノートブックは seq2seq チュートリアルからの attention 式を実装しています。次の図は attention メカニズムにより各入力単語に重みが割り当てられて、それからそれがセンテンスの次の単語を予測するためにデコーダにより使用されることを示しています。

入力はエンコーダ・モデルの中を通され、これは shape (batch_size, max_length, hidden_size) のエンコーダ出力と shape (batch_size, hidden_size) のエンコーダ隠れ状態を与えます。

ここに実装される等式があります :

私達は Bahdanau attention を使用しています。単純化された形式を書く前に記法を定めましょう :

  • FC = 完全結合 (dense) 層
  • EO = エンコーダ出力
  • H = 隠れ状態
  • X = デコーダへの入力

そして擬似コードは :

  • score = FC(tanh(FC(EO) + FC(H)))
  • attention weights = softmax(score, axis = 1)。デフォルトでは softmax は最後の軸上に適用されますがここではそれを 1st 軸上で適用することを望みます、何故ならばスコアの shape は (batch_size, max_length, hidden_size) だからです。Max_length は入力の長さです。各入力に重みを割り当てようとしていますので、softmax はその軸上で適用されるべきです。
  • context vector = sum(attention weights * EO, axis = 1)。上と同じ理由で軸として 1 を選択します。
  • embedding output = デコーダへの入力 X は埋め込み層を通されます。
  • merged vector = concat(embedding output, context vector)
  • それからこのマージされたベクトルが GRU に与えられます。

各ステップにおける総てのベクトルの shape はコードのコメントで指定されます :

class Encoder(tf.keras.Model):
  def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, enc_units, batch_sz):
    super(Encoder, self).__init__()
    self.batch_sz = batch_sz
    self.enc_units = enc_units
    self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
    self.gru = tf.keras.layers.GRU(self.enc_units, 
                                   return_sequences=True, 
                                   return_state=True, 
                                   recurrent_initializer='glorot_uniform')

  def call(self, x, hidden):
    x = self.embedding(x)
    output, state = self.gru(x, initial_state = hidden)        
    return output, state

  def initialize_hidden_state(self):
    return tf.zeros((self.batch_sz, self.enc_units))

encoder = Encoder(vocab_inp_size, embedding_dim, units, BATCH_SIZE)

# sample input
sample_hidden = encoder.initialize_hidden_state()
sample_output, sample_hidden = encoder(example_input_batch, sample_hidden)
print ('Encoder output shape: (batch size, sequence length, units) {}'.format(sample_output.shape))
print ('Encoder Hidden state shape: (batch size, units) {}'.format(sample_hidden.shape))

Encoder output shape: (batch size, sequence length, units) (64, 16, 1024)
Encoder Hidden state shape: (batch size, units) (64, 1024)

class BahdanauAttention(tf.keras.Model):
  def __init__(self, units):
    super(BahdanauAttention, self).__init__()
    self.W1 = tf.keras.layers.Dense(units)
    self.W2 = tf.keras.layers.Dense(units)
    self.V = tf.keras.layers.Dense(1)
  
  def call(self, query, values):
    # hidden shape == (batch_size, hidden size)
    # hidden_with_time_axis shape == (batch_size, 1, hidden size)
    # we are doing this to perform addition to calculate the score
    hidden_with_time_axis = tf.expand_dims(query, 1)

    # score shape == (batch_size, max_length, hidden_size)
    score = self.V(tf.nn.tanh(
        self.W1(values) + self.W2(hidden_with_time_axis)))

    # attention_weights shape == (batch_size, max_length, 1)
    # we get 1 at the last axis because we are applying score to self.V
    attention_weights = tf.nn.softmax(score, axis=1)

    # context_vector shape after sum == (batch_size, hidden_size)
    context_vector = attention_weights * values
    context_vector = tf.reduce_sum(context_vector, axis=1)
    
    return context_vector, attention_weights

attention_layer = BahdanauAttention(10)
attention_result, attention_weights = attention_layer(sample_hidden, sample_output)

print("Attention result shape: (batch size, units) {}".format(attention_result.shape))
print("Attention weights shape: (batch_size, sequence_length, 1) {}".format(attention_weights.shape))

Attention result shape: (batch size, units) (64, 1024)
Attention weights shape: (batch_size, sequence_length, 1) (64, 16, 1)

class Decoder(tf.keras.Model):
  def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, dec_units, batch_sz):
    super(Decoder, self).__init__()
    self.batch_sz = batch_sz
    self.dec_units = dec_units
    self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
    self.gru = tf.keras.layers.GRU(self.dec_units, 
                                   return_sequences=True, 
                                   return_state=True, 
                                   recurrent_initializer='glorot_uniform')
    self.fc = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)

    # used for attention
    self.attention = BahdanauAttention(self.dec_units)

  def call(self, x, hidden, enc_output):
    # enc_output shape == (batch_size, max_length, hidden_size)
    context_vector, attention_weights = self.attention(hidden, enc_output)

    # x shape after passing through embedding == (batch_size, 1, embedding_dim)
    x = self.embedding(x)

    # x shape after concatenation == (batch_size, 1, embedding_dim + hidden_size)
    x = tf.concat([tf.expand_dims(context_vector, 1), x], axis=-1)

    # passing the concatenated vector to the GRU
    output, state = self.gru(x)

    # output shape == (batch_size * 1, hidden_size)
    output = tf.reshape(output, (-1, output.shape[2]))

    # output shape == (batch_size, vocab)
    x = self.fc(output)

    return x, state, attention_weights

decoder = Decoder(vocab_tar_size, embedding_dim, units, BATCH_SIZE)

sample_decoder_output, _, _ = decoder(tf.random.uniform((64, 1)), 
                                      sample_hidden, sample_output)

print ('Decoder output shape: (batch_size, vocab size) {}'.format(sample_decoder_output.shape))

Decoder output shape: (batch_size, vocab size) (64, 4935)

 

optimizer と損失関数を定義する

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)

def loss_function(real, pred):
  mask = tf.math.logical_not(tf.math.equal(real, 0))
  loss_ = loss_object(real, pred)

  mask = tf.cast(mask, dtype=loss_.dtype)
  loss_ *= mask
  
  return tf.reduce_mean(loss_)

 

チェックポイント (オブジェクトベースのセーブ)

checkpoint_dir = './training_checkpoints'
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt")
checkpoint = tf.train.Checkpoint(optimizer=optimizer,
                                 encoder=encoder,
                                 decoder=decoder)

 

訓練

  1. 入力をエンコーダを通します、これはエンコーダ出力とエンコーダ隠れ状態を返します。
  2. エンコーダ出力、エンコーダ隠れ状態とデコーダ入力 (これは start トークンです) がデコーダに渡されます。
  3. デコーダは予測とデコーダ隠れ状態を返します。
  4. それからデコーダ隠れ状態はモデルに渡し返されて予測は損失を計算するために使用されます。
  5. デコーダへの次の入力を決めるために teacher forcing を使用します。
  6. teacher forcing はターゲット単語がデコーダへの次の入力として渡されるテクニックです。
  7. 最後のステップは勾配を計算してそれを optimizer に適用して backpropagate します。 
@tf.function
def train_step(inp, targ, enc_hidden):
  loss = 0
        
  with tf.GradientTape() as tape:
    enc_output, enc_hidden = encoder(inp, enc_hidden)

    dec_hidden = enc_hidden

    dec_input = tf.expand_dims([targ_lang.word_index['']] * BATCH_SIZE, 1)       

    # Teacher forcing - feeding the target as the next input
    for t in range(1, targ.shape[1]):
      # passing enc_output to the decoder
      predictions, dec_hidden, _ = decoder(dec_input, dec_hidden, enc_output)

      loss += loss_function(targ[:, t], predictions)

      # using teacher forcing
      dec_input = tf.expand_dims(targ[:, t], 1)

  batch_loss = (loss / int(targ.shape[1]))

  variables = encoder.trainable_variables + decoder.trainable_variables

  gradients = tape.gradient(loss, variables)

  optimizer.apply_gradients(zip(gradients, variables))
  
  return batch_loss

EPOCHS = 10

for epoch in range(EPOCHS):
  start = time.time()

  enc_hidden = encoder.initialize_hidden_state()
  total_loss = 0

  for (batch, (inp, targ)) in enumerate(dataset.take(steps_per_epoch)):
    batch_loss = train_step(inp, targ, enc_hidden)
    total_loss += batch_loss

    if batch % 100 == 0:
        print('Epoch {} Batch {} Loss {:.4f}'.format(epoch + 1,
                                                     batch,
                                                     batch_loss.numpy()))
  # saving (checkpoint) the model every 2 epochs
  if (epoch + 1) % 2 == 0:
    checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix)

  print('Epoch {} Loss {:.4f}'.format(epoch + 1,
                                      total_loss / steps_per_epoch))
  print('Time taken for 1 epoch {} sec\n'.format(time.time() - start))


Epoch 1 Batch 0 Loss 4.5657
Epoch 1 Batch 100 Loss 2.1792
Epoch 1 Batch 200 Loss 1.7583
Epoch 1 Batch 300 Loss 1.7384
Epoch 1 Loss 1.9949
Time taken for 1 epoch 49.0501441956 sec

Epoch 2 Batch 0 Loss 1.5181
Epoch 2 Batch 100 Loss 1.4801
Epoch 2 Batch 200 Loss 1.2197
Epoch 2 Batch 300 Loss 1.2561
Epoch 2 Loss 1.3435
Time taken for 1 epoch 34.9393060207 sec

Epoch 3 Batch 0 Loss 1.0709
Epoch 3 Batch 100 Loss 1.0403
Epoch 3 Batch 200 Loss 0.7950
Epoch 3 Batch 300 Loss 0.8709
Epoch 3 Loss 0.9174
Time taken for 1 epoch 34.288944006 sec

Epoch 4 Batch 0 Loss 0.7071
Epoch 4 Batch 100 Loss 0.6888
Epoch 4 Batch 200 Loss 0.4978
Epoch 4 Batch 300 Loss 0.5841
Epoch 4 Loss 0.6134
Time taken for 1 epoch 35.33512187 sec

Epoch 5 Batch 0 Loss 0.4685
Epoch 5 Batch 100 Loss 0.4926
Epoch 5 Batch 200 Loss 0.3000
Epoch 5 Batch 300 Loss 0.3866
Epoch 5 Loss 0.4136
Time taken for 1 epoch 34.1087429523 sec

Epoch 6 Batch 0 Loss 0.3144
Epoch 6 Batch 100 Loss 0.3042
Epoch 6 Batch 200 Loss 0.1984
Epoch 6 Batch 300 Loss 0.2658
Epoch 6 Loss 0.2875
Time taken for 1 epoch 35.1170010567 sec

Epoch 7 Batch 0 Loss 0.2284
Epoch 7 Batch 100 Loss 0.2275
Epoch 7 Batch 200 Loss 0.1428
Epoch 7 Batch 300 Loss 0.1976
Epoch 7 Loss 0.2032
Time taken for 1 epoch 33.9758181572 sec

Epoch 8 Batch 0 Loss 0.1724
Epoch 8 Batch 100 Loss 0.1635
Epoch 8 Batch 200 Loss 0.0983
Epoch 8 Batch 300 Loss 0.1408
Epoch 8 Loss 0.1461
Time taken for 1 epoch 35.9068500996 sec

Epoch 9 Batch 0 Loss 0.1353
Epoch 9 Batch 100 Loss 0.1123
Epoch 9 Batch 200 Loss 0.0888
Epoch 9 Batch 300 Loss 0.0953
Epoch 9 Loss 0.1107
Time taken for 1 epoch 34.0839440823 sec

Epoch 10 Batch 0 Loss 0.1103
Epoch 10 Batch 100 Loss 0.0954
Epoch 10 Batch 200 Loss 0.0654
Epoch 10 Batch 300 Loss 0.0824
Epoch 10 Loss 0.0885
Time taken for 1 epoch 35.4287509918 sec

 

翻訳する

  • evaluate 関数は訓練ループに似ています、ここでは teacher forcing を使用しないことを除いて。各時間ステップでのデコーダへの入力は隠れ状態とエンコーダ出力と共にその前の予測になります。
  • モデルが end トークンを予測するとき予測を停止します。
  • そして総ての時間ステップのために attention 重みをストアします。

Note: エンコーダ出力は一つの入力に対して一度だけ計算されます。

def evaluate(sentence):
    attention_plot = np.zeros((max_length_targ, max_length_inp))
    
    sentence = preprocess_sentence(sentence)

    inputs = [inp_lang.word_index[i] for i in sentence.split(' ')]
    inputs = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences([inputs], 
                                                           maxlen=max_length_inp, 
                                                           padding='post')
    inputs = tf.convert_to_tensor(inputs)
    
    result = ''

    hidden = [tf.zeros((1, units))]
    enc_out, enc_hidden = encoder(inputs, hidden)

    dec_hidden = enc_hidden
    dec_input = tf.expand_dims([targ_lang.word_index['']], 0)
    
    for t in range(max_length_targ):
        predictions, dec_hidden, attention_weights = decoder(dec_input, 
                                                             dec_hidden, 
                                                             enc_out)
        
        # storing the attention weights to plot later on
        attention_weights = tf.reshape(attention_weights, (-1, ))
        attention_plot[t] = attention_weights.numpy()

        predicted_id = tf.argmax(predictions[0]).numpy()

        result += targ_lang.index_word[predicted_id] + ' '

        if targ_lang.index_word[predicted_id] == '':
            return result, sentence, attention_plot
        
        # the predicted ID is fed back into the model
        dec_input = tf.expand_dims([predicted_id], 0)

    return result, sentence, attention_plot

# function for plotting the attention weights
def plot_attention(attention, sentence, predicted_sentence):
    fig = plt.figure(figsize=(10,10))
    ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
    ax.matshow(attention, cmap='viridis')
    
    fontdict = {'fontsize': 14}
    
    ax.set_xticklabels([''] + sentence, fontdict=fontdict, rotation=90)
    ax.set_yticklabels([''] + predicted_sentence, fontdict=fontdict)

    plt.show()

def translate(sentence):
    result, sentence, attention_plot = evaluate(sentence)
        
    print('Input: %s' % (sentence).encode('utf-8'))
    print('Predicted translation: {}'.format(result))
    
    attention_plot = attention_plot[:len(result.split(' ')), :len(sentence.split(' '))]
    plot_attention(attention_plot, sentence.split(' '), result.split(' '))

 

最新のチェックポイントを復元してテストする

# restoring the latest checkpoint in checkpoint_dir
checkpoint.restore(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir))

translate(u'hace mucho frio aqui.')

Input: <start> hace mucho frio aqui . <end>
Predicted translation: it s very cold here . <end>


translate(u'esta es mi vida.')

Input: <start> esta es mi vida . <end>
Predicted translation: this is my life . <end>


translate(u'¿todavia estan en casa?')

Input: <start> ¿ todavia estan en <end>
Predicted translation: are you still home ? <end>


# wrong translation
translate(u'trata de averiguarlo.')

Input: <start> trata de averiguarlo . <end>
Predicted translation: try to figure it out . <end>

 

Next steps

  • 翻訳の実験をするために 異なるデータセットをダウンロード します、例えば、英語 to 独語、あるいは英語 to 仏語です。
  • より巨大なデータセット上の訓練で実験します、あるいはより多いエポックを使用します。
 

以上