!pip install d2l

import os
import torch
from d2l import torch as d2l

下载和预处理数据集

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）。

d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip',
                           '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')

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 !

下载数据集后，原始文本数据需要经过几个预处理步骤。 例如，我们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，并在单词和标点符号之间插入空格。

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 char
           for 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 !

词元化

在机器翻译中，我们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）。 下面的tokenize_nmt函数对前num_examples个文本序列对进行词元， 其中每个词元要么是一个词，要么是一个标点符号。 此函数返回两个词元列表：source和target： source[i]是源语言（这里是英语）第i
个文本序列的词元列表， target[i]是目标语言（这里是法语）第i
个文本序列的词元列表。

def tokenize_nmt(text, num_examples=None):
    """词元化“英语－法语”数据数据集"""
    source, target = [], []
    for i, line in enumerate(text.split('\n')):
        if num_examples and i > num_examples:
            break
        parts = line.split('\t')
        if len(parts) == 2:
            source.append(parts[0].split(' '))
            target.append(parts[1].split(' '))
    return source, target

source, target = tokenize_nmt(text)
source[:6], target[:6]

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

让我们绘制每个文本序列所包含的词元数量的直方图。 在这个简单的“英－法”数据集中，大多数文本序列的词元数量少于20
个

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);

词表

由于机器翻译数据集由语言对组成， 因此我们可以分别为源语言和目标语言构建两个词表。

我们将出现次数少于2次的低频率词元 视为相同的未知（“”）词元。

除此之外，我们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（“”）， 以及序列的开始词元（“”）和结束词元（“”）。 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

加载数据集

我们仍然可以通过截断（truncation）和 填充（padding）方式实现一次只处理一个小批量的文本序列。 假设同一个小批量中的每个序列都应该具有相同的长度num_steps， 那么如果文本序列的词元数目少于num_steps时， 我们将继续在其末尾添加特定的“”词元， 直到其长度达到num_steps； 反之，我们将截断文本序列时，只取其前num_steps 个词元， 并且丢弃剩余的词元。这样，每个文本序列将具有相同的长度， 以便以相同形状的小批量进行加载。

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]  # 截断
    return line + [padding_token] * (num_steps - len(line))  # 填充

truncate_pad(src_vocab[source[0]], 10, src_vocab['<pad>'])

[3919, 80, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208, 208]

现在我们定义一个函数，可以将文本序列 转换成小批量数据集用于训练。 我们将特定的“”词元添加到所有序列的末尾， 用于表示序列的结束。 当模型通过一个词元接一个词元地生成序列进行预测时， 生成的“”词元说明完成了序列输出工作。 此外，我们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， 在稍后将要介绍的一些模型会需要这个长度信息。

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]
    lines = [l + [vocab['<eos>']] for l in lines]
    array = torch.tensor([truncate_pad(
        l, num_steps, vocab['<pad>']) for l in lines])
    valid_len = (array != vocab['<pad>']).type(torch.int32).sum(1)
    return array, valid_len

训练模型

定义load_data_nmt函数来返回数据迭代器， 以及源语言和目标语言的两种词表。

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())
    source, target = tokenize_nmt(text, num_examples)
    src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,
                          reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
    tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2,
                          reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
    src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps)
    tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps)
    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

下面我们读出“英语－法语”数据集中的第一个小批量数据。

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([[ 58,  38,   2,   4,   5,   5,   5,   5],
        [ 29, 117,   2,   4,   5,   5,   5,   5]], dtype=torch.int32)
X的有效长度: tensor([4, 4])
Y: tensor([[  6,   0,   4,   5,   5,   5,   5,   5],
        [191,  44, 124,   0,   4,   5,   5,   5]], dtype=torch.int32)
Y的有效长度: tensor([3, 5])