Nos_MT-OpenNMT-es-gl

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Descrición do Modelo

Modelo feito con OpenNMT-py 3.2 para o par español-galego utilizando unha arquitectura transformer. O modelo foi transformado para o formato da ctranslate2.

Como traducir con este Modelo

• Instalar o Python 3.9
• Instalar o ctranslate 3.2
• Traducir un input_text utilizando o modelo NOS-MT-es-gl co seguinte comando:

    perl tokenizer.perl < input.txt > input.tok

    subword_nmt.apply_bpe -c ./bpe/es.bpe < input.tok > input.bpe

    python3 translate.py ./ct2-es-gl_12L input.bpe > output.txt

    sed -i 's/@@ //g' output.txt

Adestramento

No adestramento, utilizamos córpora auténticos e sintéticos do ProxectoNós. Os primeiros son córpora de traducións feitas directamente por tradutores humanos. É importante salientar que a pesar destes textos seren feitos por humanos, non están libres de erros lingüísticos. Os segundos son córpora de traducións español-portugués, que convertemos en español-galego a través da tradución automática portugués-galego con Opentrad/Apertium e transliteración para palabras fóra de vocabulario.

Procedemento de adestramento

• Tokenización dos datasets feita co tokenizador (tokenizer.pl) de linguakit que foi modificado para evitar o salto de liña por token do ficheiro orixinal.

• O vocabulario BPE para os modelos foi xerado a través do script learn_bpe.py da OpenNMT

• Utilizando o .yaml deste repositorio pode replicar o proceso de adestramento. É preciso modificar os paths do ficheiro .yaml para a Open NMT saber onde ir buscar os textos. Após facer isto, pode do seguinte xeito comezar o proceso:

onmt_build_vocab -config  bpe-es-gl_emb.yaml -n_sample 40000
onmt_train -config bpe-es-gl_emb.yaml

Hiperparámetros

Os parámetros usados para o desenvolvemento do modelo poden ser consultados directamente no mesmo ficheiro .yaml bpe-es-gl_emb.yaml

Avaliación

A avaliación BLEU dos modelos é feita cunha mistura de tests desenvolvidos internamente (gold1, gold2, test-suite) con outros datasets disponíbeis en galego (Flores).

Licenzas do Modelo

MIT License

Copyright (c) 2023 Proxecto Nós

Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:

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Financiamento

This model was developed within the Nós Project, funded by the Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública - Funded by EU – NextGenerationEU within the framework of the [project ILENIA] (https://proyectoilenia.es/) with reference 2022/TL22/00215336.

Citar este traballo

Se utilizar este modelo no seu traballo, cite por favor así:

Daniel Bardanca Outeirinho, Pablo Gamallo Otero, Iria de-Dios-Flores, and José Ramom Pichel Campos. 2024. Exploring the effects of vocabulary size in neural machine translation: Galician as a target language. In Proceedings of the 16th International Conference on Computational Processing of Portuguese, pages 600–604, Santiago de Compostela, Galiza. Association for Computational Lingustics.