手把手教你用Keras实现英文到中文机器翻译 seq2seq+LSTM

本文主要是介绍手把手教你用Keras实现英文到中文机器翻译 seq2seq+LSTM，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

原文链接：https://blog.csdn.net/qq_44635691/article/details/106919244

代码1.1.1import pandas as pd
import numpy as np
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, merge,concatenate
from keras.optimizers import Adam, SGD
from keras.models import Model,load_model
from keras.utils import plot_model
from keras.models import Sequential#定义神经网络的参数
NUM_SAMPLES=3000   #训练样本的大小
batch_size = 64    #一次训练所选取的样本数
epochs = 100       #训练轮数
latent_dim = 256   #LSTM 的单元个数
用pandas读取文件，然后我们只要前两列内容代码1.1.2data_path='data/cmn.txt'
df=pd.read_table(data_path,header=None).iloc[:NUM_SAMPLES,0:2]
#添加标题栏
df.columns=['inputs','targets']
#每句中文举手加上‘\t’作为起始标志，句末加上‘\n’终止标志
df['targets']=df['targets'].apply(lambda x:'\t'+x+'\n')
最后是这样的形式：

最后是这样的形式：

代码1.1.3#获取英文、中文各自的列表
input_texts=df.inputs.values.tolist()
target_texts=df.targets.values.tolist()#确定中英文各自包含的字符。df.unique()直接取sum可将unique数组中的各个句子拼接成一个长句子
input_characters = sorted(list(set(df.inputs.unique().sum())))
target_characters = sorted(list(set(df.targets.unique().sum())))#英文字符中不同字符的数量
num_encoder_tokens = len(input_characters)
#中文字符中不同字符的数量
num_decoder_tokens = len(target_characters)
#最大输入长度
INUPT_LENGTH = max([ len(txt) for txt in input_texts])
#最大输出长度
OUTPUT_LENGTH = max([ len(txt) for txt in target_texts])2.创建关于 字符-index 和 index -字符的字典
代码1.2.1input_token_index = dict( [(char, i)for i, char in enumerate(input_characters)] )
target_token_index = dict( [(char, i) for i, char in enumerate(target_characters)] )reverse_input_char_index = dict([(i, char) for i, char in enumerate(input_characters)])
reverse_target_char_index = dict([(i, char) for i, char in enumerate(target_characters)])
3.对中文和英文句子One-Hot编码
代码1.3.1#需要把每条语料转换成LSTM需要的三维数据输入[n_samples, timestamp, one-hot feature]到模型中
encoder_input_data =np.zeros((NUM_SAMPLES,INUPT_LENGTH,num_encoder_tokens))
decoder_input_data =np.zeros((NUM_SAMPLES,OUTPUT_LENGTH,num_decoder_tokens))
decoder_target_data  = np.zeros((NUM_SAMPLES,OUTPUT_LENGTH,num_decoder_tokens))for i,(input_text,target_text) in enumerate(zip(input_texts,target_texts)):for t,char in enumerate(input_text):encoder_input_data[i,t,input_token_index[char]]=1.0for t, char in enumerate(target_text):decoder_input_data[i,t,target_token_index[char]]=1.0if t > 0:# decoder_target_data 不包含开始字符，并且比decoder_input_data提前一步decoder_target_data[i, t-1, target_token_index[char]] = 1.0
二、建立模型
代码2.1#定义编码器的输入encoder_inputs=Input(shape=(None,num_encoder_tokens))#定义LSTM层，latent_dim为LSTM单元中每个门的神经元的个数，return_state设为True时才会返回最后时刻的状态h,cencoder=LSTM(latent_dim,return_state=True)# 调用编码器，得到编码器的输出（输入其实不需要），以及状态信息 state_h 和 state_cencoder_outputs,state_h,state_c=encoder(encoder_inputs)# 丢弃encoder_outputs, 我们只需要编码器的状态encoder_state=[state_h,state_c]#定义解码器的输入decoder_inputs=Input(shape=(None,num_decoder_tokens))decoder_lstm=LSTM(latent_dim,return_state=True,return_sequences=True)# 将编码器输出的状态作为初始解码器的初始状态decoder_outputs,_,_=decoder_lstm(decoder_inputs,initial_state=encoder_state)#添加全连接层decoder_dense=Dense(num_decoder_tokens,activation='softmax')decoder_outputs=decoder_dense(decoder_outputs)#定义整个模型model=Model([encoder_inputs,decoder_inputs],decoder_outputs)model的模型图：

 model的模型图：



其中decoder在每个timestep有三个输入分别是来自encoder的两个状态向量state_h,state_c和经过One-Hot编码的中文序列 

代码2.2#定义encoder模型，得到输出encoder_statesencoder_model=Model(encoder_inputs,encoder_state)decoder_state_input_h=Input(shape=(latent_dim,))decoder_state_input_c=Input(shape=(latent_dim,))decoder_state_inputs=[decoder_state_input_h,decoder_state_input_c]# 得到解码器的输出以及中间状态decoder_outputs,state_h,state_c=decoder_lstm(decoder_inputs,initial_state=decoder_state_inputs)decoder_states=[state_h,state_c]decoder_outputs=decoder_dense(decoder_outputs)decoder_model=Model([decoder_inputs]+decoder_state_inputs,[decoder_outputs]+decoder_states)plot_model(model=model,show_shapes=True)plot_model(model=encoder_model,show_shapes=True)plot_model(model=decoder_model,show_shapes=True)return model,encoder_model,decoder_model

encoder的模型图：



decoder的模型图:

三、decoder预测每个字符

首先encoder根据输入序列生成状态向量states_value 并结合由包含开始字符"\t"的编码一并传入到decoder的输入层，预测出下个字符的位置sampled_token_index ，将新预测到的字符添加到target_seq中再进行One-Hot编码,用预测上个字符生成的状态向量作为新的状态向量。

以上过程在while中不断循环，直到预测到结束字符"\n"，结束循环，返回翻译后的句子。从下图可直观的看出对于decoder部分是一个一个生成翻译后的序列，注意蓝线的指向是target_squence,它是不断被填充的。

代码3.1def decode_sequence(input_seq,encoder_model,decoder_model):# 将输入序列进行编码生成状态向量states_value = encoder_model.predict(input_seq)# 生成一个size=1的空序列target_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens))# 将这个空序列的内容设置为开始字符target_seq[0, 0, target_token_index['\t']] = 1.# 进行字符恢复# 简单起见，假设batch_size = 1stop_condition = Falsedecoded_sentence = ''while not stop_condition:output_tokens, h, c = decoder_model.predict([target_seq] + states_value)
#        print(output_tokens)这里输出的是下个字符出现的位置的概率# 对下个字符采样  sampled_token_index是要预测下个字符最大概率出现在字典中的位置sampled_token_index = np.argmax(output_tokens[0, -1, :])sampled_char = reverse_target_char_index[sampled_token_index]decoded_sentence += sampled_char# 退出条件：生成 \n 或者 超过最大序列长度if sampled_char == '\n' or len(decoded_sentence) >INUPT_LENGTH  :stop_condition = True# 更新target_seqtarget_seq = np.zeros((1, 1, num_decoder_tokens))target_seq[0, 0, sampled_token_index] = 1.# 更新中间状态states_value = [h, c]return decoded_sentence
四、训练模型
model,encoder_model,decoder_model=create_model()
#编译模型
model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy')
#训练模型
model.fit([encoder_input_data,decoder_input_data],decoder_target_data,batch_size=batch_size,epochs=epochs,validation_split=0.2)
#训练不错的模型为了以后测试可是保存
model.save('s2s.h5')
encoder_model.save('encoder_model.h5')
decoder_model.save('decoder_model.h5')
五、展示
if __name__ == '__main__':intro=input("select train model or test model:")if intro=="train":print("训练模式...........")train()else:print("测试模式.........")while(1):test()

 

 

训练数据用了3000组 ，大部分是比较短的词组或者单词。效果不能算是太好，但是比起英语渣渣还算可以吧。

Reference：

https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.html

https://towardsdatascience.com/neural-machine-translation-using-seq2seq-with-keras-c23540453c74

 

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