建立自訂翻譯模型

使用 Google Cloud 控制台訓練及使用自訂翻譯模型。以下範例使用 AutoML Translation，透過內含軟體本地化文本中與科技相關的區段組合的資料集，訓練英文到西班牙文的翻譯模型。

事前準備

如要開始使用 AutoML Translation，專案必須啟用 Cloud Translation API，且您必須具備下列角色授予的權限：

  • 檢視者角色，可查看專案中的現有資源
  • Cloud Translation API 編輯者角色，可建立及管理資料集和模型
  • Storage Admin 角色，可將訓練資料上傳至 Cloud Storage 值區

建立翻譯資料集並匯入區隔配對

  1. 下載含有模型訓練作業所用樣本資料的封存檔，並擷取檔案。

    在本教學課程中，您將使用英翻西 TSV 檔案。

  2. 前往 AutoML Translation 主控台。

    前往「翻譯」頁面

  3. 在導覽窗格中，按一下「資料集」前往「資料集」頁面。

  4. 點選「建立資料集」。

  5. 在「建立資料集」對話方塊中，指定資料集的詳細資料：

    1. 輸入 tutorial_dataset 做為資料集名稱。
    2. 從下拉式清單中選取「英文 (EN)」做為來源語言。
    3. 選取「西班牙文 (ES)」做為目標語言。
    4. 點選「建立」。

  6. 建立資料集後，按一下資料集名稱即可查看詳細資料。

  7. 前往「匯入」分頁，然後將 en-es.tsv 資料集上傳至 Cloud Storage：

    1. 選取「從電腦上傳檔案」。
    2. 按一下「選取檔案」，然後選擇您先前下載及解壓縮的 en-es.tsv 檔案。
    3. 按一下「瀏覽」，選取或建立新的 Cloud Storage bucket，用來儲存 TSV 檔案。值區區域必須為 us-central1。

  8. 按一下「繼續」。

    AutoML Translation 會自動將資料分割為訓練集、驗證集和測試集。您可以在資料集的「句子」分頁中，查看這些分割和匯入的句子配對。

訓練模型

  1. 前往 AutoML Translation 主控台。

    前往「翻譯」頁面

  2. 在導覽窗格中，前往「資料集」頁面。

  3. 點選「tutorial_dataset」tutorial_dataset資料集。

  4. 前往「訓練」分頁。

  5. 按一下「開始訓練」，開啟「訓練新模型」窗格。

  6. 輸入 tutorial_model 做為模型名稱。

  7. 點選「開始訓練」。

訓練模型可能需要數小時才能完成。

評估模型

查看模型與預設 Google NMT 模型的比較結果，後者是以測試集中的區隔配對為準。

  1. 前往 AutoML Translation 主控台。

    前往「翻譯」頁面

  2. 在導覽窗格中前往「模型」頁面。

  3. 點選「tutorial_model」tutorial_model模型。

  4. 按一下「評估」分頁標籤。

在「先前的評估」部分，Cloud Translation 會顯示您的模型與 Google NMT 模型的 BLEU 分數比較結果。BLEU (雙語評估研究) 分數會指出候選文字與參考文字的相似程度，分數越接近 100，表示文字越相似。

使用翻譯模型

在 Google Cloud 控制台中，您可以使用自訂模型翻譯部分文字。

  1. 前往 AutoML Translation 主控台。

    前往「翻譯」頁面

  2. 在導覽窗格中前往「模型」頁面。

  3. 點選「tutorial_model」tutorial_model模型。

  4. 按一下「預測」分頁標籤。

  5. 在「英文」文字方塊中輸入要翻譯的文字，然後按一下「翻譯」。

    您可以將自訂模型的結果與 Google NMT 模型進行比較。

清除所用資源

為避免產生不必要的 Google Cloud 費用，請刪除模型、資料集和 en-es.tsv 檔案。您也可以透過Google Cloud console 刪除不需要的專案。

後續步驟

  • 如要瞭解自訂模型，請參閱新手指南。
  • 如要建立自己的資料集和自訂模型，請參閱「準備訓練資料」，瞭解如何準備資料。