Выпущена система машинного перевода OpenNMT-tf 2.30
13 декабря 2022 года
Опубликован выпуск системы машинного перевода OpenNMT-tf 2.30.0 (Open Neural Machine Translation), использующей методы машинного обучения. Код развиваемых проектом OpenNMT-tf модулей написан на языке Python, использует библиотеку TensorFlow и распространяется под лицензией MIT.
Параллельно развивается вариант OpenNMT на базе библиотеки PyTorch, который отличается на уровне поддерживаемых возможностей. Кроме того, OpenNMT на базе PyTorch преподносится как более простой для использования и мультимодальный, а вариант на базе TensorFlow отмечается как модульный, стабильный и позволяющий задействовать возможности GPU для ускорения процесса обучения нейронной сети. Для упрощения распространения продукта проектом также развивается самодостаточный вариант транслятора на языке C++ — CTranslate2, который использует предварительно натренированные модели без привязки к дополнительным зависимостям.
Модели подготовлены для английского, немецкого и каталанского языков, для остальных языков можно самостоятельно сформировать модель на основе набора данных от проекта OPUS (для обучения системе передаётся два файла — один с предложениями на исходном языке, а второй с качественным переводом этих предложений на целевой язык).
Проект развивается при участии компании SYSTRAN, специализирующейся на создании средств машинного перевода, и группы исследователей Harvard, разрабатывающей модели человеческого языка для систем машинного обучения. Интерфейс пользователя максимально упрощён и требует лишь указания входного файла с текстом и файла для сохранения результата перевода. Система расширений даёт возможность реализовывать на базе OpenNMT дополнительную функциональность, например, автореферирование, классификацию текстов и генерацию субтитров.
В новой версии:
- Добавлена поддержка библиотеки TensorFlow 2.11, но новые оптимизаторы Keras пока не поддерживаются (требуется использование режима tf.keras.optimizers.legacy).
- Добавлена поддержка новой ветки движка CTranslate2 3.x, предназначенного для эффективного выполнения моделей с архитектурой «трансформер».
- Добавлен параметр тренировки моделей pad_to_bucket_boundary для включение добавочного заполнения, выравнивающего размер блока до значений, кратных length_bucket_width.
- Интегрирована поддержка метрик chrf и chrf++ от проекта SacreBLEU, сравнивающих машинный перевод с эталонным человеческим переводом.
- Удалён атрибут модели ctranslate2_spec, который больше не используется в CTranslate2.
Источники[править]
Комментарии[править]
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
