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フリーのニューラル機械翻訳モデルFuguMT

英文を日本語訳するニューラル機械翻訳モデルをCC BY-SA 4.0で公開した。以前の記事で紹介した手法を用い昨年11月に構築したモデルである

  • FuguMT ver.2020.11.1 (約440MB)のダウンロード
  • shasum: 0cf8a1fc540b4c7b4388b75b71858c0eb32e392a
  • ライセンス: CC BY-SA 4.0  (readmeにも書いた通り、作者(Satoshi Takahashi)は本モデルを使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません 。引用等を行う場合はこのBlogのURLを記載するか、リンクを貼ってください。)

性能はそこそこ(後述)。構築手法は本格的(Marian-NMT[1]を用いた Transformer + Sentence Piece[2])である。

研究用途での試用を前提としており、当然ながら動作や出力に関して一切の責任を負えない(重要なので2度目) [3] がCreative Commonsに従って利用可能なモデルは珍しいと思う。

周辺のコードを含めてgithubにuploadしたので、利用する場合はgithubのfugumtリポジトリを参照いただきたい。githubのコードは基本的にテストサイトと同様だがシンプルに使用可能な構成にしている[3]。

翻訳を行う場合は著作権に注意。最近はCC Zeroなど自由なライセンスで公開される論文等も増えてきているとはいえ、通常、著作物を自由に翻訳することはできない。

モデルの詳細

githubに記載の通り FuguMT ver.2020.11.1 は様々なデータセットを組み合わせて作成している。使用したデータ量は約660万対訳ペア(日本語:690MB 英語:610MB、約1億words)である。 AWS p3.2xlarge 上で Marian-NMT + SentencePieceを用い約30時間の学習を行った。

公開するモデルは「model.npz」と「model_uncased.npz」の2つで、前者は英文をそのまま日本語訳するモデル、後者は英文を小文字に統一(sentence pieceの–normalization_rule_name = nmt_nfkc_cf)し日本語訳するモデルである。 fine tuningも可能。詳細な設定はzipファイル中の「model.npz.yml」「model.npz.progress.yml」を確認してほしい。fine tuning時にはreadmeを読みライセンスに従った取扱いをお願いしたい。

このモデルの性能はKFTT テストデータのBLEUで23程度である。技術文書、論文に対してはもう少し性能が高く、BLEUで30程度とオンラインで公開されている翻訳エンジンと同レベルの性能を出すことができる。BLEUは良い指標とはいいがたいため、 テストサイト で試してみると大体の性能が分かると思う。このBlogを書いている時点ではテストサイトの翻訳エンジン1はFuguMT ver.2020.11.1のmodel.npzを使用している[4]。

多くの場合 「model.npz」の方が良い結果を出力するが、翻訳が難しい文の場合「model_uncased.npz」の方が安定した結果を出力する。githubのfugumtライブラリでは複数の翻訳結果候補から良いと思われる出力を選ぶ機能を実装している。

FuguMT ver.2020.11.1 で利用したデータセット

FuguMT ver.2020.11.1 で使用したCreative Commonsライセンスのデータセットは下記の通り。CCで利用可能なデータセットには非常に助けられた。フリーなライセンスで公開された方々に感謝したい。FuguMTの構築には下記以外に独自に収集したデータも利用している[5]。

使い方

fugumtに記載の通り。githubのDockerfileをbuildし、モデルをダウンロード、marian-decoder経由で使う手順がテストを行いやすい。CPU 1コアで実行した場合1文の翻訳に2-3秒は必要である。

fugumtライブラリでは文章の文分割、訳抜け防止モードの実行、翻訳の適切さのスコアリング、複数の翻訳候補から良い翻訳文を選ぶ機能などを実装している。

pdf_server.pyを使うとpdfminerを用いてPDF文書をそのまま翻訳できる。pdf_server.pyはpickleを出力する。server.pyの機能でPDFと訳文を対比しながら内容を確認できる。 計算時間は1ページあたり1分程度である。

今後の予定

githubにも書いている通り、TatoebaとCCAlignedを用いたモデルは構築済みで性能評価中である。対訳ペア数は1400万に達しているものの、CCAlignedのデータに機械翻訳されたものが多数混在しており総合的な性能が向上するかは検証できていない。これを含め、今後下記のようなことをやりたいと思っている[7]。

  • 対訳ペアを1400万ペアに拡張したモデルの性能評価・公開
  • FastAPI等を利用したAPI化
    • bottleの実装を改善したい
  • 英語→日本語だけではなく日本語→英語のエンジン作成
    • 基本的にはデータを反転させれば作れる
  • Back Translation、BARTやmT5など事前学習モデルの活用、文脈を使った翻訳などモデルの高度化
    • Back Translationの活用はマシンパワーがあれば可能
    • BARTは試行したが性能が向上しなかった。とりあえず中断した検証を再開したい。
    • 1400万対訳ペアのうち7割程度は文脈を考慮可能[8]で文脈を考慮するモデルは構築したい(構築できる)。
  • 英語・日本語以外への対応
    • フランス語、ドイツ語、イタリア語、スペイン語、ロシア語、ポルトガル語は一定程度の対訳をコレクションしている。

その他

とりあえず夏休みの宿題で作ったものを形にして冬休み(+1週間)に公開できたのは良かった。 FuguMTは気軽に使えるがモデル性能はそこまで高くない。何らかのサービスで利用する場合は大手翻訳サイトのAPIと比較してみてほしい。

元々のモチベーションはSuperGLUEのような標準データセットの日本語版を作りたいというものだった。SuperGLUEは昨年末に「解決」されてしまい、xtremeといったマルチリンガルなベンチマークも流行っているのでやや時代遅れ感もある。。。が、勉強にはなった。

次に何をやるかは考え中。今後の予定にあることを地道にやっていくか、全然違うことをやるかも正直決めていない。

対訳ペアのデータの公開は今のところ考えていない。商業的価値のあるデータだと思いつつ、リーガルチェックや税金の問題など様々な課題があるので相当の金額でないと有償提供もしないと思う。

脚注

[1] Marian-NMT: https://github.com/marian-nmt/marian
[2] SentencePiece: https://github.com/google/sentencepiece
[3] 特に差別的な翻訳を行う可能性など十分な検証はできていない。
[4] 安定性は若干劣る。テストサイトはuwsgi+nginxで動作させる構成としている。もっとも、Marian-NMT自体が非常に良くできたソフトウェアなので、npzファイルさえあれば他はいらないかもしれないが・・・。
[5] これらデータを機械翻訳モデル構築に用いた場合、機械翻訳モデル(npzファイル)のライセンスがどうなるかは多くの議論がある。ここでは出所・ライセンスを明確にし、引用条件は配布サイトの表記に従っている。
[6] データはフィルタリングして使用。660万対訳ペアのうち300万対訳ペア程度は自力で収集したデータである。
[7] 趣味でやっているので時間が足りない。加えてAWS費用が重い。
[8] ただの文ではなく、ドキュメントとしてデータを保持している。