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Como preparar dados de treinamento

O AutoML Translation treina modelos personalizados usando pares de frases correspondentes nos idiomas de origem e de destino. Ele considera cada par de frases um item de treinamento independente, sem pressupor uma correlação entre os pares.

Os pares de frases usados para treinar o modelo personalizado precisam estar no formato de valores separados por tabulação (.tsv) ou Translation Memory eXchange (.tmx) (em inglês). É possível agrupar vários arquivos .tsv e .tmx em um arquivo de valores separados por vírgula (.csv). É possível importar arquivos .tsv ou .tmx individuais usando o Console do Google Cloud. Se você usar a API AutoML, poderá usar apenas arquivos .csv.

Os pares de frases sempre são desduplicados em todos os pares importados. Um par de frases é uma cópia de outra quando a frase de origem corresponde a outra frase de origem. Além disso, o AutoML Translation não permite importar arquivos com o mesmo conteúdo.

Divisão de dados

O AutoML Translation usa os pares de frases fornecidos para treinar, validar e testar o modelo personalizado.

  • TRAIN: use o sentence pairs para treinar o modelo.
  • VALIDATION: use o sentence pairs para validar os resultados que o modelo retorna durante o treinamento.
  • TEST: use o sentence pairs para verificar os resultados do modelo após ele ter sido treinado.

É possível controlar quais pares de frases o AutoML Translation usa para cada finalidade, fazendo upload de arquivos separados para os conjuntos de treinamento, validação e teste. Se você não especificar de maneira clara quais arquivos serão usados para essas três finalidades, o AutoML Translation dividirá automaticamente os pares de frases em três conjuntos. O AutoML Translation usa aproximadamente 80% dos seus dados para treinamento, 10% para validação e 10% para teste. É possível ter no máximo 10.000 pares de frases para cada conjunto de conjuntos de validação e teste. Depois de 10.000 pares, os pares de frases são enviados para o conjunto de treinamento.

Se você fizer várias importações de dados no mesmo conjunto de dados, poderá especificar manualmente a divisão de dados para uma importação e usar a divisão automática para outra. Os dados são sempre re-equilibrados em relação à divisão manual após cada exclusão de importação e de arquivo.

Requisitos de dados

Os dados de treinamento precisam estar em conformidade com os seguintes requisitos:

  • Se você permitir que o AutoML Translation divida seus dados automaticamente, envie pelo menos 1.000 pares de frases para treinar um modelo personalizado.
  • Se você dividir manualmente seus dados, forneça pelo menos três pares de frases para o conjunto TRAIN e precisará ter pelo menos 100 pares de frases cada para os conjuntos VALIDATION e TEST.
  • Não é possível fornecer mais de 10.000 pares de frases para cada conjunto VALIDATION ou TEST.
  • O conjunto de dados não pode exceder o máximo de 15 milhões de pares de frases.

Recomendações de dados

As recomendações a seguir podem ajudar a aumentar a qualidade do conjunto de dados de treinamento:

  • Use pelo menos 5.000 pares de frase para TRAIN, 500 pares de frases para VALIDATION e 500 pares de frases para TEST. Se possível, use mais dados. Ter mais dados para o conjunto TRAIN ajuda o modelo a aprender padrões. Ter mais dados para os conjuntos VALIDATION e TEST ajuda a verificar se o modelo pode ser generalizado para uma variedade maior. de cenários no seu domínio.
  • Mantenha frases com, no máximo, 200 palavras. O AutoML Translation pode descartar pares de frases maiores que isso. Para mais informações, consulte Problemas de importação.
  • Corrigir problemas comuns em dados. Para mais informações, consulte a seção "Limpar dados confusos" no guia do guia de preparação de dados.

Valores separados por tabulação (.tsv)

O AutoML Translation aceita arquivos separados por tabulação, em que cada linha tem este formato:

  • Source sentence tabulação Translated sentence

Por exemplo:

It's a beautiful day.\tEs ist ein schöner Tag.
Tomorrow it will rain.\tMorgen wird es regnen.

Todo o texto em um arquivo .tsv precisa ser simples. Se o texto incluir tags HTML ou outra marcação, o AutoML Translation considerará a marcação como texto simples.

Os dados de origem separados por tabulação não incluem códigos de idioma para identificar os idiomas de origem e de chegada. Você identifica os códigos de idioma de origem e de chegada ao descrever o modelo que será treinado. O AutoML Translation interpreta o primeiro segmento como o idioma de origem, o segundo segmento como o de destino. No exemplo acima, o idioma de origem seria o inglês e o de destino, o alemão.

Translation Memory eXchange (.tmx)

Translation Memory eXchange (TMX) é um formato XML padrão que inclui frases de tradução de origem e de chegada. O AutoML Translation é compatível com arquivos de entrada em um formato baseado no TMX versão 1.4. Veja neste exemplo a estrutura necessária:

<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE tmx SYSTEM "tmx14.dtd">
<tmx version="1.4">
  <header segtype="sentence" o-tmf="UTF-8"
  adminlang="en" srclang="en" datatype="PlainText"/>
  <body>
    <tu>
      <tuv xml:lang="en">
        <seg>It's a beautiful day.</seg>
      </tuv>
      <tuv xml:lang="de">
        <seg>Es ist ein schöner Tag.</seg>
      </tuv>
    </tu>
    <tu>
      <tuv xml:lang="en">
        <seg>Tomorrow it will rain.</seg>
      </tuv>
      <tuv xml:lang="de">
        <seg>Morgen wird es regnen.</seg>
      </tuv>
    </tu>
  </body>
</tmx>

O elemento <header> de um arquivo .tmx bem estruturado precisa identificar o idioma de origem por meio do atributo srclang. Além disso, cada elemento <tuv> precisa identificar o idioma do texto contido por meio do atributo xml:lang.

Todos os elementos <tu> precisam incluir um par de elementos <tuv> com os mesmos idiomas de origem e de chegada. Se um elemento <tu> contiver mais de dois elementos <tuv>, o AutoML Translation processará apenas o primeiro <tuv> correspondente ao idioma de origem e o primeiro correspondente ao idioma de destino, ignorando o restante. Se um elemento <tu> não tiver um par correspondente de elementos <tuv>, o AutoML Translation desconsiderará o elemento <tu> inválido.

O AutoML Translation remove as tags de marcação ao redor do elemento <seg> antes de processá-lo. Se um elemento <tuv> incluir mais de um <seg>, o AutoML Translation concatenará o texto deles em um único elemento com espaço entre eles.

Se o arquivo incluir tags XML diferentes das que foram mostradas acima, o AutoML Translation as ignorará.

Se o arquivo não estiver em conformidade com o formato XML e TMX adequado (por exemplo, se uma tag de fechamento ou um elemento <tmx> estiver ausente), o AutoML Translation cancelará o processamento dele. O AutoML Translation também cancelará o processamento se ele ignorar mais de 1.024 elementos <tu> inválidos.

Valores separados por vírgula (.csv)

Para fazer upload de pares de frases por meio da API do AutoML, crie um arquivo de valores separados por vírgula (.csv) que identifique os arquivos .tsv e .tmx que serão usados. Ele também pode indicar os pares que serão usados para treinamento, validação e teste. O arquivo .csv pode ter qualquer nome, mas precisa ser codificado em UTF-8 e terminar com a extensão .csv. O arquivo tem uma linha para cada arquivo .tsv ou .tmx do qual você está fazendo upload, com duas colunas em cada linha:

  • O conjunto ao qual atribuir os pares de frases neste arquivo. Este campo é opcional e pode ter um destes valores:

    • TRAIN
    • VALIDATION
    • TEST
    • UNASSIGNED

      Se um conjunto de dados for especificado como UNASSIGNED, o AutoML Translation o dividirá automaticamente para garantir que haja conteúdo suficiente de treinamento, validação e teste.

  • O caminho completo para um documento .tsv ou .tmx com os pares de frases.

Por exemplo, é possível ter o seguinte conteúdo no arquivo .csv:

TRAIN,gs://my-project-vcm/csv/en-fr-train.tsv
VALIDATION,gs://my-project-vcm/csv/en-fr-validation.tsv
TEST,gs://my-project-vcm/csv/en-fr-test.tsv