Pythonで英文をTransformer(BERT)での翻訳を実施します．

今回はGoogle ColabとGoogle Driveを連携させて，notebook形式で実行してます．

Google Colaboratory（以下Google Colab）は、Google社が無料で提供している機械学習の教育や研究用の開発環境です。開発環境はJupyter Notebookに似たインターフェースを持ち、Pythonの主要なライブラリがプリインストールされています。
引用元：Google Colabの使い方 (opens new window)

• モジュールのインストール
• 翻訳実行
  • モデルの読み込み
  • 翻訳可能な言語の確認
  • 翻訳実行
• まとめ
• 参考サイト

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モジュールのインストール

下記のコマンドでモジュールをインストールします．

!pip install -U easynmt

翻訳実行

日本語の翻訳ができるモデルがmbart50_m2mしか実行できなかったので，下記のコードで実行します．

モデルの読み込み

下記のコードでモデルの読み込みを実施します．

from easynmt import EasyNMT
model = EasyNMT('mbart50_m2m')

翻訳可能な言語の確認

下記のコマンドで翻訳可能な言語の確認します．

# 英文から翻訳可能な言語の確認
print("All languages with source_lang=en. I.e., we can translate English (en) to these languages.")
print(model.get_languages(source_lang='en'))

翻訳実行

下記のコマンドで翻訳を実行します．

# いくつかの言語を日本語に訳します
sentences = ['Dies ist ein Satz in Deutsch.',   # ドイツ語
             '这是一个中文句子',    #中国語
             'これは日本語の文です．',     #日本語
             'This is a english sentence',    #英語
             'Esta es una oración en español.']     #スペイン語
print(model.translate(sentences, target_lang='ja'))

# 出力
# ['これがドイツ語の句です。', 'それは中国語の句です', 'これは日本語の文です．', 'これは英語の文です', 'これが、スペイン語の言葉です。']

まとめ

Pythonで英文をTransformer(BERT)での翻訳を実施しました．

次はPDFの翻訳と組み合わしたいと考えています．

参考サイト

UKPLab/EasyNMT (opens new window)

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