English text here

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).

GOLD 1 GOLD 2 FLORES TEST-SUITE
79.5 43.5 21.4 73.4

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.

Downloads last month

-

Downloads are not tracked for this model. How to track
Inference API
Unable to determine this model's library. Check the docs .

Space using proxectonos/Nos_MT-OpenNMT-es-gl 1

Collection including proxectonos/Nos_MT-OpenNMT-es-gl