（三）用于构建AI语言翻译系统的工具

目录

介绍

工具和版本

TensorFlow

Keras

Pandas

Word2Vec

下一步

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谷歌翻译工作得如此之好，它通常看起来很神奇。但这不是魔法——这是深度学习！

在本系列文章中，我们将向您展示如何使用深度学习来创建自动翻译系统。本系列可被视为分步教程，可帮助您理解和构建神经元机器翻译。

本系列假设您熟悉机器学习的概念：模型训练、监督学习、神经网络以及人工神经元、层和反向传播。

在上一篇文章中，我们介绍了构建基于 ML 的翻译器所需的主要理论概念。在本文中，我们将研究构建 AI 语言翻译器所需的工具。

多个框架提供用于深度学习(DL)的API。TensorFlow + Keras组合是迄今为止最流行的，但竞争框架，如PyTorch、Caffe和Theano，也被广泛使用。

这些框架通常对神经网络(NN)使用黑盒方法，因为它们可以执行大部分“魔术”，而无需您编写NN逻辑代码。还有其他构建神经网络的方法——例如，使用深度学习编译器。

下表列出了我们将使用的Python模块的版本。所有这些模块都可以使用pip命令末尾的==[version]标志显式安装。例如：“pip install tensorflow==2.0”。

我们正在编写的代码应该适用于任何操作系统，但请注意，我们使用的是Python 3，因此请确保已安装它。如果您的系统同时安装了Python 2和Python 3，则需要在下面的安装命令中运行pip3而不是pip：

模块

版本

TensorFlow

2.3.1

Keras

2.1.0

numpy

1.18.1

pandas

1.1.3

word2vec

0.11.1

TensorFlow是一个非常流行的用于神经网络构建的Python框架。

现在你可以通过运行来安装TensorFlow：

pip install tensorflow

要验证TensorFlow是否已成功安装，请运行：

pip show tensorflow

Name: tensorflow
Version: 2.3.1
Summary: TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.
Home-page: https://www.tensorflow.org/
Author: Google Inc.
Author-email: packages@tensorflow.org
License: Apache 2.0
Location: /usr/local/lib64/python3.6/site-packages
Requires: opt-einsum, tensorboard, termcolor, six, h5py, gast, tensorflow-estimator, 
google-pasta, astunparse, wrapt, grpcio, absl-py, numpy, keras-preprocessing, protobuf, wheel
Required-by:

Keras是一个运行在TensorFlow之上的深度学习API。Keras也可以运行在其他框架之上，例如Theano，但这里我们选择将其与TensorFlow相关联。

要安装Keras，请输入以下命令：

pip install keras

pip list | grep Keras

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python API。除其他外，我们将需要它来为我们的DL模型准备训练数据。

可以使用pip3以下命令安装Pandas库：

pip install pandas

我们需要Word2Vec进行词嵌入，以支持在我们的NN中创建嵌入层。其他工具，例如GloVe或BERT，也可以完成这项工作。BERT会更高效，但由于其上下文依赖性，集成起来要复杂得多，因此我们将使用Word2Vec来简化事情。

要安装Word2Vec，请运行：

pip install word2vec

1. 处理英语词典并让Word2Vec为英语创建自定义词嵌入系统。
2. 使用Keras构建一个具有长短期记忆(LSTM)单元的序列到序列循环神经网络(RNN)，它内置了我们需要的一切支持。
3. 在LSTM序列到序列RNN的开头添加Word2Vec创建的嵌入层。
4. 处理英语/俄语平行语料库：清理、格式化和标记化
5. 使用处理过的英语/俄语平行语料库训练我们的DL模型。
6. 用几个英语句子测试我们的NMT的翻译准确性。

我们正在构建的神经机器翻译系统的工作流程。

请记住，这并不是构建AI语言翻译系统的唯一方法。例如，我们可以使用门控循环单元(GRU)单元而不是LSTM单元。我们选择上述架构是因为它易于理解、易于训练并且运行良好。但是，一旦您了解了基础知识，还有很多东西需要探索。

在接下来的文章​​​​​​​中，我们将代码中使用TensorFlow和Keras自动翻译系统。

https://www.codeproject.com/Articles/5299747/Tools-for-Building-AI-Language-Translation-Systems