[ Skip to the content ]

Institute of Formal and Applied Linguistics Wiki

[ Back to the navigation ]

You are here: start » user » zeman » joshua

This is an old revision of the document!

Table of Contents

Joshua

Toto jsou Danovy poznámky k práci s hierarchickým překladovým dekodérem Joshuou (reimplementace Hiera (David Chiang) v Javě od lidí z JHU (Zhifei Li)).

Zdroje informací:

Instalace

Prerekvizity:

Nastavit důležité proměnné (to by se hodilo přidat do .cshrc nebo nějakého podobného konfiguračního souboru). 

setenv JAVA_HOME /opt/jdk1.6
setenv SRILM /home/zeman/nastroje/srilm
setenv JOSHUA /net/work/people/zeman/joshua

Stáhnout aktuální verzi Joshuy: 

cd $JOSHUA
svn co https://joshua.svn.sourceforge.net/svnroot/joshua/trunk joshua

Přeložit Joshuu: 

cd $JOSHUA
ant compile

Kdyby bylo potřeba v budoucnosti překompilovat Joshuu načisto, již zkompilované moduly se dají odstranit pomocí 

ant clean

Otestujeme, že je Joshua funkční: 

ant test
./example/decode_example_javalm.sh
./example/decode_example_srilm.sh

Joshuu jsem překládal na zenu. Teď je ještě potřeba otestovat, že funguje i na clusteru, třeba na počítači sol1. A ejhle, na 64 bitech přestala fungovat spolupráce se SRILM. 

21:35 sol1:/ha/work/people/zeman/joshua> ./example/decode_example_srilm.sh
Jun 1, 2009 9:35:43 PM joshua.decoder.JoshuaConfiguration readConfigFile
INFO: you use a LM feature function, so make sure you have a LM grammar
Exception in thread "main" java.lang.UnsatisfiedLinkError: /ha/work/people/zeman/joshua/lib/libsrilm.so: /ha/work/people/zeman/joshua/lib/libsrilm.so: wrong ELF class: ELFCLASS32 (Possible cause: architecture word width mismatch)
        at java.lang.ClassLoader$NativeLibrary.load(Native Method)
        at java.lang.ClassLoader.loadLibrary0(ClassLoader.java:1767)
        at java.lang.ClassLoader.loadLibrary(ClassLoader.java:1692)
        at java.lang.Runtime.loadLibrary0(Runtime.java:840)
        at java.lang.System.loadLibrary(System.java:1047)
        at joshua.corpus.vocab.SrilmSymbol.<init>(SrilmSymbol.java:46)
        at joshua.decoder.JoshuaDecoder.initializeSymbolTable(JoshuaDecoder.java:322)
        at joshua.decoder.JoshuaDecoder.initialize(JoshuaDecoder.java:259)
        at joshua.decoder.JoshuaDecoder.<init>(JoshuaDecoder.java:108)
        at joshua.decoder.JoshuaDecoder.main(JoshuaDecoder.java:684)

Přestože SRILM, který nebyl přeložen na 64 bitech, běží jak na 32, tak na 64 bitech, s Joshuou na 64 bitech spolupracovat neumí (na 32 ano). Nepomůže ani když překlad Joshuy pustím až na 64 bitech (při spolupráci s 32bitovým SRILM).

Nicméně se zdá, že pomohlo následující:

Cluster

Ke spuštění Joshuy na clusteru se hodí např. Ondrova obálka (nebo i ta moje vlastní, ale tu bych neměl nutit např. Gauravovi, když jako jeden z mála pořád pracuju s tcsh). 

kinit
ssh lrc-two
cd $JOSHUA
~bojar/tools/shell/qsubmit ./example/decode_example_srilm.sh
qstat -u '*'

Použití

Joshua je nainstalován a funguje. Nyní se musíme naučit, jak ho trénovat a jak ho použít k překladu.

Nejdříve potřebujeme získat paralelní data, to je úkol mimo Joshuu.

Správný soubor s párováním vypadá nějak takhle: 

2-0 2-1 2-2 2-3 1-4 2-5 14-8 13-10 8-11 9-11 8-12 8-13 8-14 8-15 5-16 7-16 6-17 4-18 15-19
0-3 7-4 8-5 9-6 10-7 11-8 12-9 13-10 14-11 15-12 16-13 4-15 2-17 3-18 20-19 18-21 21-22 22-23 22-24 22-25 19-26 23-27
0-0 1-1 2-1 3-2 4-4 5-5 7-9 8-16 9-17 10-17 12-17 13-17 14-17 15-17 17-17 18-17 11-18 18-19 18-20 19-21
1-0 4-2 6-4 7-5 7-6 5-7 7-7 6-8 8-9 7-10 8-11 8-12 8-13 11-14 12-17
0-0 1-1 2-1 3-1 7-2 8-3 9-4 6-5 11-6 11-7 12-10 13-11 14-12 15-13 16-14 22-15 23-15 21-16 26-17 17-20 28-22 29-23 27-26 25-28 30-29 31-30 32-30 33-30 33-31 33
-32 34-33

A takhle pustíme Joshuu, aby z trénovacích dat extrahoval gramatiku. Joshua z nějakého důvodu vyžaduje také testovací soubor se zdrojovým jazykem. Soudě podle příkladu, který dodali, stačí zkopírovat první větu ze zdrojových trénovacích dat. Gramatiku je pak ještě třeba seřadit, vyházet duplicitní pravidla a zagzipovat. 

cd /net/work/people/zeman/hindstina
setenv SRC corpus/train.clean.en
setenv TGT corpus/train.clean.hi
setenv ALI model/aligned.grow-diag-final-and
setenv TST corpus/train.clean.en.1
setenv GRM en-hi.grammar
head -1 $SRC > $TST
java -cp $JOSHUA/bin joshua.prefix_tree.ExtractRules --source=$SRC --target=$TGT --alignments=$ALI --test=$TST --output=$GRM.unsorted --maxPhraseLength=5
sort -u $GRM.unsorted > $GRM
gzip $GRM

V příkladu v INSTALL.txt měli navíc ještě volbu –print-rules=false, nevím proč. Výsledná gramatika totiž byla prázdná, a když jsem tuto volbu odstranil, gramatika se vygenerovala.

Pozor, je poměrně snadné vyčerpat paměť. Tomu se dá čelit jednak tím, že se přesuneme na stroj, který má více paměti, jednak že zvolíme postup, který je složitější, ale k paměti šetrnější.

Binarizovat zdrojovou část korpusu. 

java -cp bin joshua.corpus.suffix_array.SuffixArray $WORK/corpus/train.clean.en $WORK/model/vocab.en.bin $WORK/model/corpus.en.bin $WORK/model/suffixes.en.bin

Takto se extrahuje gramatika pro konkrétní testovací data s pomocí binarizovaného korpusu: 

java -Xmx2000m -Xms2000m -cp $JOSHUA/bin joshua.prefix_tree.ExtractRules --binary-source=true --binary-target=true --source=model/corpus.en.bin --target=model/corpus.hi.bin --source-vocab=model/vocab.en.bin --target-vocab=model/vocab.hi.bin --source-suffixes=model/suffixes.en.bin --target-suffixes=model/suffixes.hi.bin --alignmentsType=MemoryMappedAlignmentGrids --alignments=model/alignments.bin --test=corpus/test.lowercased.en --output=model/en-hi.grammar.unsorted --maxPhraseLength=5

Decoding

Jakmile máme gramatiku (tj. překladový model), můžeme dekódovat neboli překládat. Bývá sice zvykem ještě nejdříve vyladit váhy jednotlivých komponent pomocí MERTu, ale MERT sám už dekódování používá a teoreticky se můžeme spokojit s dekódováním pomocí odhadnutých, nevyladěných vah.

Parametry dekódování se zadávají prostřednictvím konfiguračního souboru. Vytvoříme si ho třeba tak, že zkopírujeme a upravíme konfigurační soubor, který byl přibalen k Joshuovi v jednom z příkladů (example2). Konfigurační soubor obsahuje následující parametry:

Cesta k souboru s jazykovým modelem. Zatím předpokládám, že to má být soubor ve formátu SRILM, i když SRILM nepoužijeme a místo něj použijeme javovské jazykové modelování, které je součástí Joshuy. Jazykový model může být zagzipován. Cesta k souboru může být relativní. 

lm_file=$WORK/lm/train.lowercased.hi.lm

Cesta k souboru s překladovým modelem, tedy s gramatikou vyextrahovanou pro daný testovací soubor. Formát má být stejný, jako produkuje Hiero. Předpokládám, že je to i defaultní formát, který produkuje Joshua, po setřídění s odstraněním duplicit a po zagzipování. 

tm_file=$WORK/model/en-hi-dev.grammar.gz
tm_format=hiero

Jakýsi spojovací soubor, glue_file. Vůbec nevím, co to je. Joshua ale jeden obsahuje a vypadá dost obecně, takže možná nezávisí na konkrétních trénovacích datech. 

glue_file=$JOSHUA/grammars/hiero.glue
glue_format=hiero

Konfigurace jazykového modelu. Kopíruju ji z example2, akorát měním order na 3, protože jsem trénoval trigramy, nikoli čtyřgramy. 

#lm config
use_srilm=false
lm_ceiling_cost=100
use_left_euqivalent_state=false
use_right_euqivalent_state=false
order=3

Konfigurace překladového modelu. Kopíruju ji z example2, aniž bych tušil, co znamená. 

#tm config
span_limit=10
phrase_owner=pt
mono_owner=mono
begin_mono_owner=begin_mono
default_non_terminal=X

#pruning config
fuzz1=0.1
fuzz2=0.1
max_n_items=30
relative_threshold=10.0
max_n_rules=50
rule_relative_threshold=10.0

Konfigurace N-best listu (dekodér vrací N překladových hypotéz, které se mu jeví jako nejlepší, seřazených podle skóre, které jim přiřadil). Pro MERT potřebujeme N nejlepších hypotéz, abychom mohli každou z nich porovnat s referenčními překlady, spočítat BLEU skóre a případně upravit váhy, pokud má nejlepší BLEU skóre hypotéza, která se celkovým skóre nedostala na začátek seznamu, ale při jiném vyvážení komponent by se tam mohla dostat. Pro závěrečný překlad testovacích dat obvykle N nejlepších hypotéz nepotřebujeme, chceme znát rovnou tu, kterou systém považuje za úplně nejlepší. 

#nbest config
use_unique_nbest=true
use_tree_nbest=false
add_combined_cost=true
top_n=300

Další sekce se týkají vzdáleného serveru pro jazykové modelování a paralelního dekodéru. Tyto sekce vynechávám, protože se nezdá, že bychom je v současné době využili.

Následují váhy jednotlivých komponent (“features”), tedy jazykového modelu, frázového modelu a případně dalších. 

###### model weights
#lm order weight
lm 1.000000

#phrasemodel owner column(0-indexed) weight
phrasemodel pt 0 1.066893
phrasemodel pt 1 0.752247
phrasemodel pt 2 0.589793

#arityphrasepenalty owner start_arity end_arity weight
#arityphrasepenalty pt 0 0 1.0
#arityphrasepenalty pt 1 2 -1.0

#phrasemodel mono 0 0.5

#wordpenalty weight
wordpenalty -2.844814

No a nakonec příkaz, kterým pustíme Joshuu s naším konfiguračním souborem (na clusteru): 

qsub.csh \
    "java -Xmx1200m -Xms1200m -cp $JOSHUA/bin joshua.decoder.JoshuaDecoder \
     ~zeman/projekty/hindstina/joshua-config-tides-dev.txt \
     $HINDI/corpus/dev.lowercased.en \
     $HINDI/dev.nbest.out"

I když si v konfiguračním souboru řekneme, že chceme N-best výstup pro N=1, dostaneme ho ve formátu, který je připraven na více hypotéz (každý překlad např. obsahuje skóre a váhy). Abychom z toho dostali obyčejný 1-best překlad, můžeme použít Zhifeiův skript, který je k Joshuovi přibalen ve složce example2: 

$JOSHUA/example2/get_1best_from_Nbest.pl $HINDI/output/dev.nbest.out $HINDI/output/dev.1best.out

Vyhodnocení úspěšnosti

1-best výstup Joshuy a referenční překlad bychom mohli převést do příslušného XML formátu a pustit na ně oficiální externí perlový skript, který počítá BLEU skóre. Pro výsledná čísla do článku bychom to tak také měli udělat.

Jinak ale Joshua obsahuje svůj vlastní kód pro vyhodnocování. Přehled parametrů jeho volání se dozvíme, když ho zavoláme bez argumentů: 

java -cp $JOSHUA/bin joshua.util.JoshuaEval

[ Back to the navigation ] [ Back to the content ]