语言模型是自然语言处理的关键， 而机器翻译是语言模型最成功的基准测试。 因为机器翻译正是将输入序列转换成输出序列的 序列转换模型（sequence transduction）的核心问题。 序列转换模型在各类现代人工智能应用中发挥着至关重要的作用， 因此我们将其做为本章剩余部分和 第10章的重点。 为此，本节将介绍机器翻译问题及其后文需要使用的数据集。

机器翻译（machine translation）指的是 将序列从一种语言自动翻译成另一种语言。 事实上，这个研究领域可以追溯到数字计算机发明后不久的20世纪40年代， 特别是在第二次世界大战中使用计算机破解语言编码。 几十年来，在使用神经网络进行端到端学习的兴起之前， 统计学方法在这一领域一直占据主导地位 。因为统计机器翻译（statistical machine translation）涉及了 翻译模型和语言模型等组成部分的统计分析， 因此基于神经网络的方法通常被称为 神经机器翻译（neural machine translation）， 用于将两种翻译模型区分开来。

本书的关注点是神经网络机器翻译方法，强调的是端到端的学习。 与 之前的语料库 是单一语言的语言模型问题存在不同， 机器翻译的数据集是由源语言和目标语言的文本序列对组成的。 因此，我们需要一种完全不同的方法来预处理机器翻译数据集， 而不是复用语言模型的预处理程序。

下面，我们看一下如何将预处理后的数据加载到小批量中用于训练。

import os
import torch
from d2l import torch as d2l

1. 下载和预处理数据集

首先，下载一个由Tatoeba项目的双语句子对 组成的“英－法”数据集，数据集中的每一行都是制表符分隔的文本序列对， 序列对由英文文本序列和翻译后的法语文本序列组成。 请注意，每个文本序列可以是一个句子， 也可以是包含多个句子的一个段落。 在这个将英语翻译成法语的机器翻译问题中， 英语是源语言（source language）， 法语是目标语言（target language）。

d2l.DATA_HUB['fra-eng'] = (d2l.DATA_URL + 'fra-eng.zip',
                           '94646ad1522d915e7b0f9296181140edcf86a4f5')

def read_data_nmt():
    """载入“英语－法语”数据集"""
    data_dir = d2l.download_extract('fra-eng')
    with open(os.path.join(data_dir, 'fra.txt'), 'r',
             encoding='utf-8') as f:
        return f.read()

raw_text = read_data_nmt()
print(raw_text[:75])

运行结果：

下载数据集后，原始文本数据需要经过几个预处理步骤。 例如，我们用空格代替不间断空格（non-breaking space）， 使用小写字母替换大写字母，并在单词和标点符号之间插入空格。

def preprocess_nmt(text):
    """预处理“英语－法语”数据集"""
    def no_space(char, prev_char):
      # 如果标点符号前面没有空格，就返回true
        return char in set(',.!?') and prev_char != ' '

    # 使用空格替换不间断空格
    # 使用小写字母替换大写字母
    text = text.replace('\u202f', ' ').replace('\xa0', ' ').lower()
    # 在单词和标点符号之间插入空格
    out = [' ' + char if i > 0 and no_space(char, text[i - 1]) else char
           for i, char in enumerate(text)]
    return ''.join(out)

text = preprocess_nmt(raw_text)
print(text[:80])

运行结果：

2. 词元化

与之前的《时间机器》中的字符级词元化不同， 在机器翻译中，我们更喜欢单词级词元化 （最先进的模型可能使用更高级的词元化技术）。 下面的tokenize_nmt函数对前num_examples个文本序列对进行词元， 其中每个词元要么是一个词，要么是一个标点符号。 此函数返回两个词元列表：source和target： source[i]是源语言（这里是英语）第 𝑖 个文本序列的词元列表， target[i]是目标语言（这里是法语）第 𝑖 个文本序列的词元列表。

def tokenize_nmt(text, num_examples=None):
    """词元化“英语－法语”数据数据集"""
    source, target = [], []
    for i, line in enumerate(text.split('\n')):
        if num_examples and i > num_examples:
            break
        # 数据集中的每一行都是制表符分隔的文本序列对
        # 使用split分割出英文句子和法语句子
        parts = line.split('\t')
        if len(parts) == 2:
            # 无论英文还是法语，都用空格分割后加入数组
            source.append(parts[0].split(' '))
            target.append(parts[1].split(' '))
    return source, target

source, target = tokenize_nmt(text)
source[:6], target[:6]

运行结果：

让我们绘制每个文本序列所包含的词元数量的直方图。 在这个简单的“英－法”数据集中，大多数文本序列的词元数量少于 20 个。

def show_list_len_pair_hist(legend, xlabel, ylabel, xlist, ylist):
    """绘制列表长度对的直方图"""
    d2l.set_figsize()
    _, _, patches = d2l.plt.hist(
        [[len(l) for l in xlist], [len(l) for l in ylist]])
    d2l.plt.xlabel(xlabel)
    d2l.plt.ylabel(ylabel)
    for patch in patches[1].patches:
        patch.set_hatch('/')
    d2l.plt.legend(legend)

show_list_len_pair_hist(['source', 'target'], '# tokens per sequence',
                        'count', source, target);

运行结果：

3. 词表

由于机器翻译数据集由语言对组成， 因此我们可以分别为源语言和目标语言构建两个词表。 使用单词级词元化时，词表大小将明显大于使用字符级词元化时的词表大小。 为了缓解这一问题，这里我们将出现次数少于2次的低频率词元视为相同的未知（“< unk>”）词元。 除此之外，我们还指定了额外的特定词元， 例如在小批量时用于将序列填充到相同长度的填充词元（“< pad>”）， 以及序列的开始词元（“< bos>”）和结束词元（“< eos>”）。 这些特殊词元在自然语言处理任务中比较常用。

src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,
                      reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
len(src_vocab)

运行结果：

4. 加载数据集

回想一下，语言模型中的序列样本都有一个固定的长度， 无论这个样本是一个句子的一部分还是跨越了多个句子的一个片断。 这个固定长度是由 num_steps（时间步数或词元数量）参数指定的。 在机器翻译中，每个样本都是由源和目标组成的文本序列对， 其中的每个文本序列可能具有不同的长度。

为了提高计算效率，我们仍然可以通过截断（truncation）和 填充（padding）方式实现一次只处理一个小批量的文本序列。 假设同一个小批量中的每个序列都应该具有相同的长度num_steps， 那么如果文本序列的词元数目少于num_steps时， 我们将继续在其末尾添加特定的“< pad>”词元， 直到其长度达到num_steps； 反之，我们将截断文本序列时，只取其前num_steps 个词元， 并且丢弃剩余的词元。这样，每个文本序列将具有相同的长度， 以便以相同形状的小批量进行加载。

如前所述，下面的truncate_pad函数将(截断或填充文本序列)。

def truncate_pad(line, num_steps, padding_token):
    """截断或填充文本序列"""
    if len(line) > num_steps:
        return line[:num_steps]  # 截断
    return line + [padding_token] * (num_steps - len(line))  # 填充

truncate_pad(src_vocab[source[0]], 10, src_vocab['<pad>'])

运行结果：

现在我们定义一个函数，可以将文本序列 转换成小批量数据集用于训练。 我们将特定的“< eos>”词元添加到所有序列的末尾， 用于表示序列的结束。 当模型通过一个词元接一个词元地生成序列进行预测时， 生成的“< eos>”词元说明完成了序列输出工作。 此外，我们还记录了每个文本序列的长度， 统计长度时排除了填充词元， 在稍后将要介绍的一些模型会需要这个长度信息。

def build_array_nmt(lines, vocab, num_steps):
    """将机器翻译的文本序列转换成小批量"""
    # 把每一行的每一个单词对应的idx放入数组lines
    # 每一行的idx组成一个数组，多少行就有多少个数组
    # 因此lines整体是一个二维数组，行数代表文本行数
    lines = [vocab[l] for l in lines]
    # 在每一个数组后append上'<eos>'对应的idx
    # 在每个句子的末尾加上了'<eos>'截止符，告诉模型句子到头了
    lines = [l + [vocab['<eos>']] for l in lines]
    # 对每一行进行截断或填充，注意：元素都是数字
    array = torch.tensor([truncate_pad(
        l, num_steps, vocab['<pad>']) for l in lines])
    # valid_len ：一个句子的实际长度是多少
    # valid_len是一个向量，里面装的是每个句子line的有效token的长度
    valid_len = (array != vocab['<pad>']).type(torch.int32).sum(1)
    return array, valid_len

5. 训练模型

最后，我们定义load_data_nmt函数来返回数据迭代器， 以及源语言和目标语言的两种词表。

def load_data_nmt(batch_size, num_steps, num_examples=600):
    """返回翻译数据集的迭代器和词表"""
    # 下载数据集后进行预处理
    text = preprocess_nmt(read_data_nmt())
    # 获得词元化之后的source和target
    source, target = tokenize_nmt(text, num_examples)
    # 对源语言做词表
    src_vocab = d2l.Vocab(source, min_freq=2,
                          reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
    # 对目标语言做词表
    tgt_vocab = d2l.Vocab(target, min_freq=2,
                          reserved_tokens=['<pad>', '<bos>', '<eos>'])
    # 进行截断和填充后的源语言以及有效长度数组
    src_array, src_valid_len = build_array_nmt(source, src_vocab, num_steps)
    # 进行截断和填充后的目标语言以及有效长度数组
    tgt_array, tgt_valid_len = build_array_nmt(target, tgt_vocab, num_steps)
    data_arrays = (src_array, src_valid_len, tgt_array, tgt_valid_len)
    # data_iter会返回：源语言以及合法长度，目标语言以及合法长度
    data_iter = d2l.load_array(data_arrays, batch_size)
    return data_iter, src_vocab, tgt_vocab

下面我们读出“英语－法语”数据集中的第一个小批量数据。

train_iter, src_vocab, tgt_vocab = load_data_nmt(batch_size=2, num_steps=8)
for X, X_valid_len, Y, Y_valid_len in train_iter:
    print('X:', X.type(torch.int32))
    print('X的有效长度:', X_valid_len)
    print('Y:', Y.type(torch.int32))
    print('Y的有效长度:', Y_valid_len)
    break

运行结果：