license: mit
language:
- gl
metrics:
- bleu (Gold1): 82.6
- bleu (Gold2): 49.9
- bleu (Flores): 23.8
- bleu (Test-suite): 77.2
license: mit
English text here
Descrición do Modelo
Modelo feito con OpenNMT para o par galego-inglés utilizando unha arquitectura transformer.
Como traducir
- Abrir terminal bash
- Instalar Python 3.9
- Instalar Open NMT toolkit v.2.2
- Traducir un input_text utilizando o modelo NOS-MT-gl-es co seguinte comando:
onmt_translate -src input_text -model NOS-MT-gl-es.pt --output ./output_file.txt --replace_unk -gpu 0
- O resultado da tradución estará no PATH indicado no flag -output.
Adestramento
No adestramento, utilizamos córpora auténticos e sintéticos do ProxectoNós. Os primeiros son córpora de traducións feitas directamente por tradutores humanos. Os segundos son córpora de traducións inglés-portugués, que convertemos en inglés-galego a través da tradución automática portugués-galego con Opentrad/Apertium e transliteración para palabras fóra de vocabulario.
Procedemento de adestramento / Training process
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-gl-es_emb.yaml -n_sample 100000
onmt_train -config bpe-gl-es_emb.yaml
Hiperparámetros
Os parámetros usados para o desenvolvemento do modelo poden ser consultados directamente no mesmo ficheiro .yaml bpe-gl-es_emb.yaml
Avaliación
A avalación BLEU dos modelos é feita cunha mistura de tests desenvolvidos internamente (gold1, gold2, test-suite) con outros datasets disponíbeis en galego (Flores).
| GOLD 1 | GOLD 2 | FLORES | TEST-SUITE |
|---|---|---|---|
| 82.6 | 49.9 | 23.8 | 77.2 |
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:
The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.
THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
Financiamento
Esta investigación foi financiada polo proxecto "Nós: o galego na sociedade e economía da intelixencia artificial", resultado dun acordo entre a Xunta de Galicia e a Universidade de Santiago de Compostela, o que resultou no subsidio ED431G2019/04 da Consellaría de Educación, Universidade e Formación Profesional da Galiza, e polo Fondo Europeo de Desenvolvemento Rexional (programa ERDF/FEDER), e Grupos de Referencia: ED431C 2020/21.
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.