پروژه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیری عمیق: گام به گام با پایتورچ

در دنیای پرشتاب امروزی، توانایی درک، تفسیر و تولید زبان انسانی برای ماشین‌ها از اهمیت بی‌سابقه‌ای برخوردار است. پردازش زبان طبیعی (NLP)، شاخه‌ای از هوش مصنوعی، دقیقاً همین هدف را دنبال می‌کند. با ظهور یادگیری عمیق (Deep Learning)، مرزهای قابلیت‌های NLP به طرز چشمگیری گسترش یافته است. مدل‌هایی که پیش‌تر برای ما غیرقابل تصور بودند، اکنون می‌توانند وظایف پیچیده‌ای مانند ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن، تحلیل احساسات، و حتی تولید محتوای خلاقانه را با دقتی خیره‌کننده انجام دهند.

در میان فریم‌ورک‌های متعدد یادگیری عمیق، پایتورچ (PyTorch) به دلیل ماهیت Pythonic، انعطاف‌پذیری بالا، و نمودار محاسباتی پویا، به انتخابی محبوب برای محققان و توسعه‌دهندگان در حوزه NLP تبدیل شده است. این ابزار قدرتمند به شما امکان می‌دهد تا ایده‌های نوآورانه خود را به سرعت پیاده‌سازی کرده و با جامعه‌ای فعال و رو به رشد همراه شوید. این مقاله یک راهنمای جامع و گام به گام برای ساخت پروژه‌های NLP با یادگیری عمیق با تمرکز بر PyTorch است. ما از مفاهیم بنیادی شروع کرده و سپس به پیاده‌سازی سه پروژه عملی و مهم در حوزه NLP خواهیم پرداخت، تا در نهایت دیدگاهی جامع از چالش‌ها و فرصت‌های این حوزه به دست آورید. هدف ما ارائه یک مسیر کاربردی برای متخصصان و علاقه‌مندان به Deep Learning و Natural Language Processing است.

مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق در عصر داده

پردازش زبان طبیعی (NLP) رشته‌ای چندرشته‌ای است که هدف آن پر کردن شکاف ارتباطی بین انسان‌ها و رایانه‌هاست. در گذشته، رویکردهای NLP عمدتاً بر اساس قوانین دست‌ساز، روش‌های آماری و مدل‌های یادگیری ماشینی سنتی (مانند SVM و Naive Bayes) استوار بودند. این روش‌ها اغلب نیازمند مهندسی ویژگی‌های پیچیده و زمان‌بر بودند که نیازمند دانش عمیق زبانی بود.

ورود یادگیری عمیق، به ویژه با معرفی شبکه‌های عصبی (Neural Networks)، انقلابی در NLP ایجاد کرد. شبکه‌های عصبی، به ویژه با لایه‌های متعدد (deep architectures)، توانایی استخراج خودکار ویژگی‌های معنایی و نحوی از داده‌های متنی خام را دارند. این قابلیت، نیاز به مهندسی ویژگی‌های دستی را به حداقل رسانده و مدل‌ها را قادر ساخته است تا الگوهای پیچیده‌تری را در زبان بیاموزند. معماری‌هایی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)، شبکه‌های حافظه بلند کوتاه (LSTMs)، واحدهای بازگشتی دروازه‌دار (GRUs) و به خصوص ترنسفورمرها (Transformers)، عملکرد چشمگیری در طیف وسیعی از وظایف NLP از خود نشان داده‌اند.

پایتورچ (PyTorch)، به عنوان یک فریم‌ورک Deep Learning اوپن سورس، به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و کارایی بالا، به ابزاری کلیدی برای پیاده‌سازی این مدل‌های پیچیده تبدیل شده است. برخلاف برخی فریم‌ورک‌های دیگر که بر نمودار محاسباتی ایستا تکیه می‌کنند، PyTorch از یک نمودار محاسباتی پویا (dynamic computational graph) استفاده می‌کند. این ویژگی به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا مدل‌های خود را با رویکردی شهودی و شبیه به برنامه‌نویسی پایتون عادی، اشکال‌زدایی و دستکاری کنند. این انعطاف‌پذیری در حین تحقیق و توسعه مدل‌های جدید NLP بسیار ارزشمند است. علاوه بر این، اکوسیستم غنی پایتورچ، شامل کتابخانه‌هایی مانند torchtext و Hugging Face Transformers، روند توسعه پروژه‌های NLP را به طرز چشمگیری تسهیل می‌کند.

از جمله کاربردهای یادگیری عمیق در NLP می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): درک نظر یا احساس موجود در یک متن (مثبت، منفی، خنثی).
• ترجمه ماشینی (Machine Translation): ترجمه خودکار متن از یک زبان به زبان دیگر.
• خلاصه‌سازی متن (Text Summarization): تولید خلاصه‌ای کوتاه و منسجم از یک متن طولانی.
• پرسش و پاسخ (Question Answering): پاسخ به سوالات مبتنی بر یک متن یا پایگاه دانش.
• چت‌بات‌ها (Chatbots) و دستیارهای صوتی: امکان تعامل طبیعی با ماشین‌ها.
• شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition – NER): شناسایی و دسته‌بندی موجودیت‌هایی مانند اسامی افراد، مکان‌ها و سازمان‌ها در متن.
• دسته‌بندی متن (Text Classification): تخصیص یک یا چند برچسب به یک سند متنی.

این مقاله به شما کمک می‌کند تا با اصول و پیاده‌سازی عملی این حوزه‌های هیجان‌انگیز آشنا شوید.

پیش‌نیازهای فنی و آماده‌سازی محیط توسعه برای NLP با پایتورچ

قبل از شروع به کدنویسی برای پروژه‌های NLP با یادگیری عمیق، اطمینان از آماده بودن محیط توسعه ضروری است. این بخش به تفصیل به پیش‌نیازهای نرم‌افزاری و سخت‌افزاری مورد نیاز برای کار با PyTorch در حوزه NLP می‌پردازد.

۱. زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python)

PyTorch به طور کامل بر پایه پایتون ساخته شده است. توصیه می‌شود از نسخه Python 3.7 یا بالاتر استفاده کنید. می‌توانید پایتون را از وب‌سایت رسمی Python یا از طریق یک توزیع محبوب مانند Anaconda نصب کنید. Anaconda یک ابزار قدرتمند برای مدیریت محیط‌های پایتون و بسته‌ها است و به شما کمک می‌کند تا وابستگی‌ها را به راحتی مدیریت کنید.

pip install python

۲. نصب PyTorch

نصب PyTorch مهمترین گام است. بسته به سیستم عامل، نسخه پایتون و در دسترس بودن GPU (کارت گرافیک)، دستور نصب متفاوت خواهد بود. به وب‌سایت رسمی PyTorch (pytorch.org/get-started/locally/) مراجعه کرده و دستور نصب مناسب برای پیکربندی خود را انتخاب کنید. اگر کارت گرافیک NVIDIA دارید و می‌خواهید از قدرت آن برای تسریع آموزش مدل‌ها استفاده کنید، نیاز به نصب CUDA Toolkit خواهید داشت. استفاده از GPU به شدت برای کارهای Deep Learning توصیه می‌شود زیرا سرعت محاسبات را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

مثال (برای سیستم با CUDA):

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

یا برای سیستم بدون CUDA (فقط CPU):

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

۳. کتابخانه‌های کلیدی NLP

برای توسعه پروژه‌های NLP، چندین کتابخانه دیگر نیز ضروری هستند:

• Hugging Face Transformers: این کتابخانه انقلابی، پیاده‌سازی آسان و کارآمد مدل‌های پیشرفته Transformer (مانند BERT, GPT, RoBERTa) را فراهم می‌کند. تقریباً برای تمام پروژه‌های NLP مدرن، این کتابخانه یک ابزار حیاتی است.

pip install transformers

• Tokenizers (از Hugging Face): اغلب همراه با transformers نصب می‌شود، این کتابخانه توکنایزرهای (tokenizers) سریع و چندمنظوره را برای پیش‌پردازش متن ارائه می‌دهد.

pip install tokenizers

• spaCy: یک کتابخانه قدرتمند برای NLP که برای پردازش متن در مقیاس بزرگ بهینه شده است. برای توکن‌سازی، لماتیزاسیون (lemmatization)، شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER) و تجزیه وابستگی (dependency parsing) بسیار مفید است.

pip install spacy

پس از نصب، باید مدل‌های زبان مورد نیاز خود را دانلود کنید:

python -m spacy download en_core_web_sm

• NLTK (Natural Language Toolkit): یکی دیگر از کتابخانه‌های قدیمی و پرکاربرد برای NLP. شامل مجموعه‌ای غنی از الگوریتم‌ها، داده‌ها و ابزارهای آموزشی است. برای وظایف اولیه مانند توکن‌سازی و حذف کلمات توقف (stopwords) مفید است.

pip install nltk

• scikit-learn: اگرچه یک کتابخانه Deep Learning نیست، اما برای پیش‌پردازش داده‌ها، تقسیم‌بندی داده‌ها (train/validation/test split) و ارزیابی مدل‌ها (metrics) در پروژه‌های NLP بسیار کاربردی است.

pip install scikit-learn

• matplotlib و seaborn: برای بصری‌سازی نتایج و نمودارها ضروری هستند.

pip install matplotlib seaborn

• pandas و numpy: برای کار با داده‌ها و دستکاری آرایه‌ها، این دو کتابخانه از ابزارهای استاندارد در علم داده پایتون هستند.

pip install pandas numpy

۴. محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) یا Notebookها

• Jupyter Notebook/JupyterLab: برای آزمایش سریع ایده‌ها، اکتشاف داده‌ها و ایجاد پروتوتایپ‌ها، Jupyter Notebook یا JupyterLab گزینه‌های عالی هستند. آنها به شما امکان می‌دهند کد، خروجی و توضیحات را در یک سند واحد ترکیب کنید.

pip install jupyterlab

• VS Code (Visual Studio Code): یک IDE سبک و قدرتمند با پشتیبانی عالی از پایتون، که برای توسعه پروژه‌های بزرگتر و اشکال‌زدایی (debugging) مناسب است.
• PyCharm: یک IDE تمام‌عیار و قدرتمند دیگر برای پایتون، که ویژگی‌های پیشرفته‌ای برای توسعه Deep Learning فراهم می‌کند.

۵. تنظیمات GPU و CUDA (در صورت وجود)

اگر از کارت گرافیک NVIDIA استفاده می‌کنید، اطمینان حاصل کنید که:

• درایورهای NVIDIA به روز هستند.
• CUDA Toolkit متناسب با نسخه PyTorch و درایورهای شما نصب شده است.
• cuDNN (CUDA Deep Neural Network library) نیز نصب شده باشد که به بهینه‌سازی عملیات Deep Learning کمک می‌کند.

با انجام این مراحل، شما یک محیط توسعه کامل و آماده برای شروع پیاده‌سازی پروژه‌های پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق و PyTorch خواهید داشت.

مفاهیم بنیادی یادگیری عمیق در NLP: از Embeddings تا Attention

پیش از ورود به پروژه‌های NLP عملی، درک مفاهیم بنیادی یادگیری عمیق که شالوده اصلی مدل‌های مدرن پردازش زبان طبیعی را تشکیل می‌دهند، ضروری است. این بخش به تشریح مهمترین این مفاهیم می‌پردازد.

۱. Word Embeddings (جاسازی کلمات)

اولین گام برای هر مدل NLP با یادگیری عمیق، تبدیل کلمات یا توکن‌ها به فرمت عددی است که شبکه عصبی بتواند آن را پردازش کند. روش سنتی وان-هات (One-Hot Encoding) منجر به بردارهایی با ابعاد بالا و پراکنده (sparse) می‌شود که هیچ اطلاعات معنایی یا نحوی را حمل نمی‌کنند. Word Embeddings این مشکل را حل می‌کنند.

Word Embeddings، بردارهای متراکم و با ابعاد پایین هستند که کلمات را در یک فضای برداری (vector space) نمایش می‌دهند. کلماتی که در متن با یکدیگر ارتباط معنایی نزدیک‌تری دارند، در این فضا به هم نزدیک‌تر خواهند بود. این امر به مدل اجازه می‌دهد تا روابط معنایی بین کلمات را درک کند. روش‌های مختلفی برای تولید Word Embeddings وجود دارد:

• Word2Vec: یکی از پیشگامان در این زمینه، شامل دو معماری Skip-gram و CBOW است که کلمات را بر اساس زمینه (context) اطرافشان یاد می‌گیرد.
• GloVe (Global Vectors for Word Representation): این مدل اطلاعات آماری جهانی و محلی را ترکیب می‌کند تا بردارهای کلمه را تولید کند.
• FastText: که توسط فیس‌بوک توسعه یافته، علاوه بر کلمات کامل، بردارهایی برای زیرکلمات (subword units/n-grams) نیز تولید می‌کند، که به آن کمک می‌کند با کلمات خارج از واژگان (out-of-vocabulary) و زبان‌های با مورفولوژی غنی بهتر کنار بیاید.

در مدل‌های مدرن NLP، به جای استفاده از Embeddings ثابت، اغلب از Embeddingsهای متنی (Contextualized Embeddings) استفاده می‌شود که بسته به جمله، یک کلمه می‌تواند بردارهای متفاوتی داشته باشد (مثلاً “bank” در “river bank” و “money bank” بردارهای متفاوتی خواهد داشت). این Embeddingsها توسط مدل‌هایی مانند BERT تولید می‌شوند.

۲. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNNs)، LSTM و GRU

زبان ماهیتی ترتیبی (sequential) دارد؛ ترتیب کلمات برای معنای جمله حیاتی است. RNNs برای پردازش داده‌های ترتیبی طراحی شده‌اند. آنها “حافظه” دارند و اطلاعات را از ورودی‌های قبلی در یک توالی حفظ می‌کنند. اما RNNهای استاندارد با مشکل “گرادیان محو شونده” (vanishing gradient) و “گرادیان انفجاری” (exploding gradient) مواجه هستند که یادگیری وابستگی‌های طولانی‌مدت را دشوار می‌کند.

• LSTM (Long Short-Term Memory): راه حلی برای مشکلات RNNهای سنتی است. LSTMها دارای “دروازه‌ها” (gates) (دروازه ورودی، فراموشی و خروجی) هستند که به آنها اجازه می‌دهند اطلاعات را برای مدت طولانی‌تر حفظ کرده یا فراموش کنند. این قابلیت آنها را برای وظایفی مانند ترجمه ماشینی و مدل‌سازی زبان بسیار مؤثر می‌کند.
• GRU (Gated Recurrent Unit): نوعی ساده‌تر از LSTM است که دروازه‌های کمتری دارد (دروازه به روزرسانی و بازنشانی). GRUها اغلب عملکردی مشابه LSTMها دارند اما با پارامترهای کمتر، که می‌تواند به آموزش سریع‌تر و نیاز به داده کمتر منجر شود.

با وجود موفقیت‌های RNNها، LSTMها و GRUها، آنها همچنان با مشکل پردازش موازی دست و پنجه نرم می‌کنند زیرا هر گام محاسباتی به گام قبلی وابسته است.

۳. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture) و مکانیسم توجه (Attention Mechanism)

معماری ترنسفورمر که در مقاله “Attention Is All You Need” معرفی شد، انقلابی در NLP ایجاد کرد. ترنسفورمرها به طور کامل از رویکرد بازگشتی (recurrent) چشم‌پوشی کرده و به جای آن به مکانیسم توجه (Attention Mechanism) تکیه می‌کنند.

• Attention Mechanism: این مکانیسم به مدل اجازه می‌دهد تا در حین پردازش یک کلمه خاص در جمله، به بخش‌های مختلف و مرتبط جمله نگاه کند و اهمیت آنها را بسنجد. به عنوان مثال، در ترجمه “I am a student” به فارسی، هنگام ترجمه “student”، مکانیسم توجه می‌تواند روی کلمه “I” متمرکز شود تا جنسیت یا تعداد را درک کند.
• Self-Attention (توجه خویشتن): در ترنسفورمرها، مکانیزم توجه به مدل اجازه می‌دهد تا به اجزای مختلف همان توالی ورودی نگاه کند. این به مدل کمک می‌کند تا وابستگی‌های دوربرد بین کلمات را بدون نیاز به پردازش ترتیبی درک کند.
• Multi-Head Attention: این روش چندین مکانیسم توجه را به صورت موازی اجرا می‌کند. هر “سر” توجه می‌تواند روی جنبه‌های مختلف رابطه کلمات متمرکز شود، و سپس خروجی آنها با هم ترکیب می‌شود تا یک نمایش غنی‌تر ایجاد کند.
• Encoder-Decoder Architecture: ترنسفورمرها معمولاً از یک معماری Encoder-Decoder تشکیل شده‌اند. Encoder یک نمایش معنایی از توالی ورودی ایجاد می‌کند، و Decoder از این نمایش برای تولید توالی خروجی استفاده می‌کند. هر دو Encoder و Decoder از چندین لایه Multi-Head Attention و لایه‌های Feed-Forward تشکیل شده‌اند.

مزایای اصلی ترنسفورمرها عبارتند از:

• پردازش موازی: برخلاف RNNها، ترنسفورمرها می‌توانند تمام توالی ورودی را به صورت موازی پردازش کنند که منجر به آموزش سریع‌تر می‌شود.
• مدل‌سازی وابستگی‌های طولانی‌مدت: با استفاده از Attention، می‌توانند وابستگی‌های بین کلمات دور از هم را به طور مؤثرتری نسبت به RNNها مدل‌سازی کنند.

۴. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و مدل‌های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models)

یکی از بزرگترین پیشرفت‌ها در Deep Learning NLP، مفهوم یادگیری انتقالی است. این ایده شامل استفاده از مدل‌هایی است که قبلاً بر روی مجموعه داده‌های بسیار بزرگ و عمومی (مانند Wikipedia یا Common Crawl) آموزش دیده‌اند. این مدل‌های از پیش آموزش دیده (مانند BERT, GPT, RoBERTa, XLNet) اطلاعات زبان‌شناختی گسترده‌ای را در خود جای داده‌اند.

به جای آموزش یک مدل از ابتدا، می‌توان این مدل‌های از پیش آموزش دیده را برای وظایف خاصی (مانند دسته‌بندی متن یا NER) تنظیم دقیق (Fine-tuning) کرد. این کار با افزودن یک لایه خروجی کوچک بر روی مدل از پیش آموزش دیده و سپس آموزش آن بر روی مجموعه داده کوچکتر و خاص وظیفه مورد نظر انجام می‌شود. یادگیری انتقالی مزایای فراوانی دارد:

• کاهش نیاز به داده: نیازمند مجموعه داده‌های برچسب‌گذاری شده کمتری برای رسیدن به عملکرد بالا است.
• تسریع آموزش: زمان آموزش به دلیل شروع از یک مدل از پیش آموزش دیده کاهش می‌یابد.
• عملکرد بهتر: معمولاً به نتایج بسیار بهتری نسبت به آموزش از ابتدا دست می‌یابد.

در پروژه‌های NLP مدرن، استفاده از مدل‌های ترنسفورمر از پیش آموزش دیده از طریق کتابخانه Hugging Face Transformers تقریباً به یک استاندارد تبدیل شده است.

با درک این مفاهیم بنیادی، شما آماده‌اید تا به سراغ پیاده‌سازی پروژه‌های NLP با PyTorch بروید.

پروژه عملی 1: دسته‌بندی متن با PyTorch و مدل‌های مبتنی بر Transformer

دسته‌بندی متن (Text Classification) یکی از متداول‌ترین و کاربردی‌ترین پروژه‌های NLP است. این وظیفه شامل تخصیص یک یا چند برچسب از پیش تعریف شده به یک سند متنی است. کاربردهای آن شامل تحلیل احساسات، فیلتر اسپم، دسته‌بندی اخبار، و برچسب‌گذاری محتوا می‌شود. در این پروژه، ما به پیاده‌سازی یک مدل دسته‌بندی متن با استفاده از PyTorch و بهره‌گیری از قدرت مدل‌های Transformer از پیش آموزش دیده (Pre-trained Transformers) از کتابخانه Hugging Face خواهیم پرداخت.

۱. تعریف مسئله و انتخاب مجموعه داده

مسئله: ما می‌خواهیم نظرات فیلم را به دو دسته “مثبت” یا “منفی” دسته‌بندی کنیم. این یک مسئله تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) است.

مجموعه داده: از مجموعه داده IMDB Large Movie Review Dataset استفاده خواهیم کرد که شامل ۵۰,۰۰۰ نقد فیلم با برچسب‌های باینری (مثبت/منفی) است. این مجموعه داده به ۲۵,۰۰۰ نقد برای آموزش و ۲۵,۰۰۰ نقد برای آزمایش تقسیم شده است.

۲. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها

اولین گام پس از بارگذاری مجموعه داده، پیش‌پردازش آن است. با استفاده از کتابخانه Hugging Face transformers، این کار بسیار ساده‌تر شده است.

• بارگذاری توکنایزر (Tokenizer): هر مدل Transformer دارای توکنایزر مخصوص به خود است. ما از یک مدل مانند 'bert-base-uncased' استفاده خواهیم کرد. توکنایزر مسئول تبدیل متن خام به توکن‌ها (کلمات یا زیرکلمات) و سپس تبدیل آنها به شناسه عددی (numerical IDs) است. همچنین، پدینگ (padding) و برش (truncation) توالی‌ها را برای مطابقت با حداکثر طول ورودی مدل انجام می‌دهد و ماسک‌های توجه (attention masks) را تولید می‌کند.

        from transformers import BertTokenizer
        tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
        

• توکن‌سازی و تبدیل به تنسور: برای هر نقد فیلم، متن را با استفاده از توکنایزر پردازش می‌کنیم. این کار شامل توکن‌سازی، افزودن توکن‌های ویژه (مانند [CLS] در ابتدا و [SEP] در انتها)، و تبدیل به شناسه‌های عددی است. سپس، این شناسه‌ها را به تنسورهای PyTorch تبدیل می‌کنیم.

        def encode_data(texts, labels):
            input_ids = []
            attention_masks = []
            for text in texts:
                encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
                                text,
                                add_special_tokens = True,
                                max_length = 256, # یا هر طول مناسب دیگر
                                pad_to_max_length = True,
                                return_attention_mask = True,
                                return_tensors = 'pt',
                           )
                input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
                attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])
            return torch.cat(input_ids, dim=0), torch.cat(attention_masks, dim=0), torch.tensor(labels)
        
        # مثال فرضی:
        # train_texts, train_labels, val_texts, val_labels = ... (بارگذاری از مجموعه داده)
        # train_input_ids, train_attention_masks, train_labels_tensor = encode_data(train_texts, train_labels)
        

• ایجاد Dataset و DataLoader: برای مدیریت کارآمد داده‌ها در حین آموزش، از torch.utils.data.Dataset و torch.utils.data.DataLoader استفاده می‌کنیم.

        from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, RandomSampler, SequentialSampler
        
        train_dataset = TensorDataset(train_input_ids, train_attention_masks, train_labels_tensor)
        train_dataloader = DataLoader(
            train_dataset,
            sampler = RandomSampler(train_dataset), # برای shuffle کردن داده‌ها
            batch_size = 32 # اندازه بچ
        )
        # مشابه برای validation_dataloader
        

۳. معماری مدل (Fine-tuning BERT)

به جای ساخت یک شبکه عصبی از صفر، ما یک مدل BERT از پیش آموزش دیده را بارگذاری کرده و آن را برای وظیفه دسته‌بندی متن خود تنظیم دقیق (fine-tune) می‌کنیم. این کار با استفاده از کلاس BertForSequenceClassification از Hugging Face انجام می‌شود که یک لایه دسته‌بندی خطی را روی خروجی نهایی BERT اضافه می‌کند.

• بارگذاری مدل:

        from transformers import BertForSequenceClassification, AdamW
        
        model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
            "bert-base-uncased",
            num_labels = 2, # تعداد کلاس‌های خروجی (مثبت/منفی)
            output_attentions = False,
            output_hidden_states = False,
        )
        model.cuda() # اگر GPU در دسترس است
        

• تنظیم بهینه‌ساز (Optimizer) و زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduler): بهینه‌ساز AdamW (نسخه‌ای از Adam با تنظیم وزن مناسب برای مدل‌های Transformer) و یک زمان‌بندی نرخ یادگیری (مثلاً linear scheduler) برای تنظیم نرخ یادگیری در طول آموزش، انتخاب می‌شوند.

        optimizer = AdamW(model.parameters(), lr = 2e-5, eps = 1e-8)
        from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
        
        epochs = 3
        total_steps = len(train_dataloader) * epochs
        scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps = 0, num_training_steps = total_steps)
        

۴. حلقه آموزش (Training Loop)

حلقه آموزش شامل پیمایش بر روی بچ‌های داده، انجام پیش‌بینی، محاسبه زیان (loss)، انتشار پس‌رو (backward propagation) و به روزرسانی وزن‌ها است.

• مدل را در حالت آموزش قرار دهید: model.train()
• پیمایش بر روی DataLoader: برای هر بچ:
  • داده‌ها را به GPU منتقل کنید (اگر استفاده می‌کنید).
  • گرادیان‌های قبلی را صفر کنید: optimizer.zero_grad()
  • پیش‌بینی‌ها را از مدل دریافت کنید: outputs = model(b_input_ids, token_type_ids=None, attention_mask=b_input_mask, labels=b_labels)
  • زیان را محاسبه کنید: loss = outputs[0]
  • انتشار پس‌رو: loss.backward()
  • برش گرادیان (Gradient Clipping) برای جلوگیری از مشکل گرادیان انفجاری: torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)
  • به روزرسانی وزن‌ها: optimizer.step()
  • به روزرسانی زمان‌بندی نرخ یادگیری: scheduler.step()
• حلقه اعتبارسنجی (Validation Loop): پس از هر دوره آموزش، مدل را در حالت ارزیابی قرار داده (model.eval()) و عملکرد آن را بر روی مجموعه اعتبارسنجی (validation set) ارزیابی کنید.

import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score

for epoch_i in range(0, epochs):
    print(f'======== Epoch {epoch_i + 1} / {epochs} ========')
    print('Training...')
    model.train()
    total_train_loss = 0
    
    for step, batch in enumerate(train_dataloader):
        b_input_ids = batch[0].to(device)
        b_input_mask = batch[1].to(device)
        b_labels = batch[2].to(device)
        
        model.zero_grad()        
        outputs = model(b_input_ids, 
                        token_type_ids=None, 
                        attention_mask=b_input_mask, 
                        labels=b_labels)
        
        loss = outputs.loss
        total_train_loss += loss.item()
        loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)
        optimizer.step()
        scheduler.step()

    avg_train_loss = total_train_loss / len(train_dataloader)
    print(f"  Average training loss: {avg_train_loss:.2f}")

    print("Running Validation...")
    model.eval()
    total_eval_accuracy = 0
    total_eval_loss = 0
    
    for batch in validation_dataloader:
        b_input_ids = batch[0].to(device)
        b_input_mask = batch[1].to(device)
        b_labels = batch[2].to(device)
        
        with torch.no_grad():        
            outputs = model(b_input_ids, 
                            token_type_ids=None, 
                            attention_mask=b_input_mask,
                            labels=b_labels)
            
        loss = outputs.loss
        total_eval_loss += loss.item()
        
        logits = outputs.logits
        logits = logits.detach().cpu().numpy()
        label_ids = b_labels.to('cpu').numpy()
        
        total_eval_accuracy += accuracy_score(label_ids, np.argmax(logits, axis=1))

    avg_val_accuracy = total_eval_accuracy / len(validation_dataloader)
    avg_eval_loss = total_eval_loss / len(validation_dataloader)
    print(f"  Validation Loss: {avg_eval_loss:.2f}")
    print(f"  Validation Accuracy: {avg_val_accuracy:.2f}")
print("Training complete!")

۵. ارزیابی مدل

پس از اتمام آموزش، مدل را روی مجموعه تست (test set) نهایی ارزیابی می‌کنیم. معیارهای رایج برای دسته‌بندی متن عبارتند از: دقت (Accuracy)، Precision، Recall و F1-score. کتابخانه scikit-learn ابزارهای لازم برای محاسبه این معیارها را فراهم می‌کند.

با پیاده‌سازی این مراحل، شما یک مدل قدرتمند دسته‌بندی متن بر پایه Transformer با استفاده از PyTorch خواهید داشت.

پروژه عملی 2: ترجمه ماشینی (Machine Translation) با معماری Seq2Seq و Attention

ترجمه ماشینی (Machine Translation – MT) یکی از دشوارترین و پیچیده‌ترین پروژه‌های NLP است. هدف MT، ترجمه خودکار متن از یک زبان مبدأ به یک زبان مقصد است، با حفظ معنا و سبک متن اصلی. در این پروژه، ما به پیاده‌سازی یک مدل Seq2Seq (Sequence-to-Sequence) با مکانیسم توجه (Attention Mechanism) خواهیم پرداخت که سنگ بنای سیستم‌های مدرن ترجمه ماشینی را تشکیل می‌دهد. هرچند مدل‌های مبتنی بر Transformer امروزه در این زمینه برتری دارند، درک Seq2Seq با Attention برای فهم پیشرفت‌ها ضروری است.

۱. تعریف مسئله و انتخاب مجموعه داده

مسئله: ترجمه جملات از یک زبان (مثلاً انگلیسی) به زبان دیگر (مثلاً آلمانی).

مجموعه داده: از مجموعه داده Multi30k استفاده خواهیم کرد که شامل ۳۰,۰۰۰ جفت جمله انگلیسی-آلمانی است و معمولاً برای ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی استفاده می‌شود. کتابخانه torchtext ابزارهایی برای بارگذاری و پیش‌پردازش این نوع داده‌ها فراهم می‌کند.

۲. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با torchtext

torchtext کار با داده‌های متنی را برای PyTorch ساده می‌کند. مراحل اصلی عبارتند از:

• تعریف فیلدها (Fields): برای هر زبان (مبدا و مقصد)، یک Field تعریف می‌کنیم که نحوه پیش‌پردازش (مانند توکن‌سازی، افزودن توکن‌های شروع/پایان جمله) را مشخص می‌کند.

        from torchtext.data import Field, BucketIterator
        from torchtext.datasets import Multi30k
        
        SRC = Field(tokenize = "spacy", tokenizer_language = "en_core_web_sm",
                    init_token = '<sos>', eos_token = '<eos>', lower = True)
        TRG = Field(tokenize = "spacy", tokenizer_language = "de_core_web_sm",
                    init_token = '<sos>', eos_token = '<eos>', lower = True)
        

• بارگذاری مجموعه داده:

        train_data, valid_data, test_data = Multi30k.splits(exts = ('.en', '.de'), fields = (SRC, TRG))
        

• ساخت واژگان (Vocabulary): از مجموعه داده آموزش برای ساخت واژگان برای هر دو زبان استفاده می‌کنیم. این کار نقشه‌ای از کلمات به شناسه‌های عددی ایجاد می‌کند.

        SRC.build_vocab(train_data, min_freq = 2)
        TRG.build_vocab(train_data, min_freq = 2)
        

• ایجاد DataLoader (Iterators): BucketIterator داده‌ها را به بچ‌ها (batches) سازماندهی می‌کند، به طوری که جملات با طول‌های مشابه در یک بچ قرار گیرند تا نیاز به پدینگ به حداقل برسد.

        BATCH_SIZE = 128
        device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
        
        train_iterator, valid_iterator, test_iterator = BucketIterator.splits(
            (train_data, valid_data, test_data), 
            batch_size = BATCH_SIZE, 
            sort_within_batch = True,
            sort_key = lambda x: len(x.src), 
            device = device)
        

۳. معماری مدل: Encoder-Decoder با Attention

یک مدل Seq2Seq شامل دو بخش اصلی است: Encoder و Decoder.

• Encoder: ورودی را (جمله مبدأ) دریافت می‌کند و آن را به یک نمایش برداری متنی (context vector) فشرده تبدیل می‌کند. این نمایش حاوی اطلاعات کلیدی جمله مبدأ است. Encoder معمولاً یک RNN، LSTM یا GRU است.

        import torch.nn as nn
        
        class Encoder(nn.Module):
            def __init__(self, input_dim, emb_dim, hid_dim, dropout):
                super().__init__()
                self.embedding = nn.Embedding(input_dim, emb_dim)
                self.rnn = nn.GRU(emb_dim, hid_dim, bidirectional = True) # یا LSTM
                self.dropout = nn.Dropout(dropout)
            
            def forward(self, src):
                embedded = self.dropout(self.embedding(src))
                outputs, hidden = self.rnn(embedded)
                return outputs, hidden # outputs: (src_len, batch_size, hid_dim * num_directions)
                                       # hidden: (num_layers * num_directions, batch_size, hid_dim)
        

• Attention Mechanism: مکانیزم توجه به Decoder اجازه می‌دهد تا در هر گام از تولید کلمه، به تمام قسمت‌های جمله مبدأ نگاه کرده و وزن‌های توجه (attention weights) را محاسبه کند. این وزن‌ها نشان می‌دهند که کدام کلمات در جمله مبدأ برای تولید کلمه فعلی در جمله مقصد اهمیت بیشتری دارند. در نتیجه، مشکل “بوتل‌نک اطلاعات” (information bottleneck) که در Seq2Seqهای بدون Attention وجود داشت، تا حد زیادی رفع می‌شود.

        class Attention(nn.Module):
            def __init__(self, enc_hid_dim, dec_hid_dim):
                super().__init__()
                self.attn = nn.Linear((enc_hid_dim * 2) + dec_hid_dim, dec_hid_dim) # enc_hid_dim * 2 برای bidirectional
                self.v = nn.Linear(dec_hid_dim, 1, bias = False)
            
            def forward(self, hidden, encoder_outputs):
                # hidden = [n_layers * n_directions, batch_size, dec_hid_dim]
                # encoder_outputs = [src_len, batch_size, enc_hid_dim * n_directions]
                
                # reshape hidden to [1, batch_size, dec_hid_dim] for broadcast
                hidden = hidden[-1].unsqueeze(0) # or adjust based on encoder hidden output
                
                src_len = encoder_outputs.shape[0]
                
                hidden = hidden.repeat(src_len, 1, 1) # [src_len, batch_size, dec_hid_dim]
                
                energy = torch.tanh(self.attn(torch.cat((hidden, encoder_outputs), dim = 2))) 
                attention = self.v(energy).squeeze(2) # [src_len, batch_size]
                
                return F.softmax(attention, dim=0) # [src_len, batch_size]
        

• Decoder: ورودی را (کلمه قبلی تولید شده در جمله مقصد و خروجی Encoder) دریافت می‌کند و کلمه بعدی را در جمله مقصد پیش‌بینی می‌کند. Decoder نیز معمولاً یک RNN، LSTM یا GRU است. با ادغام مکانیسم توجه، Decoder هر بار یک “context vector” جدید بر اساس وزن‌های توجه و خروجی‌های Encoder دریافت می‌کند.

        class Decoder(nn.Module):
            def __init__(self, output_dim, emb_dim, enc_hid_dim, dec_hid_dim, dropout, attention):
                super().__init__()
                self.output_dim = output_dim
                self.attention = attention
                self.embedding = nn.Embedding(output_dim, emb_dim)
                self.rnn = nn.GRU((enc_hid_dim * 2) + emb_dim, dec_hid_dim)
                self.fc_out = nn.Linear((enc_hid_dim * 2) + dec_hid_dim + emb_dim, output_dim)
                self.dropout = nn.Dropout(dropout)
            
            def forward(self, input, hidden, encoder_outputs):
                # input = [batch_size]
                # hidden = [n_layers * n_directions, batch_size, dec_hid_dim]
                # encoder_outputs = [src_len, batch_size, enc_hid_dim * n_directions]
                
                input = input.unsqueeze(0) # [1, batch_size]
                embedded = self.dropout(self.embedding(input)) # [1, batch_size, emb_dim]
                
                a = self.attention(hidden, encoder_outputs) # [src_len, batch_size]
                a = a.unsqueeze(1) # [src_len, 1, batch_size]
                
                encoder_outputs = encoder_outputs.permute(1, 0, 2) # [batch_size, src_len, enc_hid_dim * n_directions]
                weighted_context = torch.bmm(a, encoder_outputs) # [batch_size, 1, enc_hid_dim * n_directions]
                weighted_context = weighted_context.permute(1, 0, 2) # [1, batch_size, enc_hid_dim * n_directions]
                
                rnn_input = torch.cat((embedded, weighted_context), dim = 2) # [1, batch_size, (enc_hid_dim * 2) + emb_dim]
                
                output, hidden = self.rnn(rnn_input, hidden) # output: [1, batch_size, dec_hid_dim]
                                                             # hidden: [1, batch_size, dec_hid_dim]
                
                prediction = self.fc_out(torch.cat((output.squeeze(0), weighted_context.squeeze(0), embedded.squeeze(0)), dim = 1))
                # prediction = [batch_size, output_dim]
                
                return prediction, hidden
        

• مدل Seq2Seq کامل: این مدل Encoder و Decoder را به هم متصل می‌کند.

        class Seq2Seq(nn.Module):
            def __init__(self, encoder, decoder, device):
                super().__init__()
                self.encoder = encoder
                self.decoder = decoder
                self.device = device
            
            def forward(self, src, trg, teacher_forcing_ratio = 0.5):
                # src = [src_len, batch_size]
                # trg = [trg_len, batch_size]
                # teacher_forcing_ratio is probability to use teacher forcing
                
                trg_len = trg.shape[0]
                batch_size = trg.shape[1]
                trg_vocab_size = self.decoder.output_dim
                
                outputs = torch.zeros(trg_len, batch_size, trg_vocab_size).to(self.device)
                
                encoder_outputs, hidden = self.encoder(src)
                
                # initial decoder input is <sos> token
                input = trg[0,:]
                
                for t in range(1, trg_len):
                    output, hidden = self.decoder(input, hidden, encoder_outputs)
                    outputs[t] = output
                    teacher_force = random.random() < teacher_forcing_ratio
                    top1 = output.argmax(1) 
                    input = trg[t] if teacher_force else top1
                
                return outputs
        

۴. حلقه آموزش

مراحل آموزش شامل موارد زیر است:

• زیان (Loss Function): از CrossEntropyLoss استفاده می‌کنیم.
• بهینه‌ساز (Optimizer): معمولاً Adam.
• Teacher Forcing: در حین آموزش، برای تقویت یادگیری Decoder، از “teacher forcing” استفاده می‌شود. این به معنای تغذیه کلمه صحیح از جمله مقصد (به جای کلمه پیش‌بینی شده توسط مدل) به Decoder در گام بعدی است. این تکنیک به مدل کمک می‌کند تا سریع‌تر همگرا شود. نرخ teacher forcing به تدریج کاهش می‌یابد.
• Grad Clipping: برای جلوگیری از گرادیان انفجاری.

        # Training loop (simplified)
        optimizer = optim.Adam(model.parameters())
        criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index = TRG.vocab.stoi[TRG.pad_token])
        
        for epoch in range(N_EPOCHS):
            model.train()
            for i, batch in enumerate(train_iterator):
                src = batch.src
                trg = batch.trg
                
                optimizer.zero_grad()
                
                output = model(src, trg, teacher_forcing_ratio)
                
                # Reshape output and trg for loss calculation
                output_dim = output.shape[-1]
                output = output[1:].view(-1, output_dim)
                trg = trg[1:].view(-1)
                
                loss = criterion(output, trg)
                loss.backward()
                
                torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1)
                
                optimizer.step()
                # ... evaluation on validation set ...
        

۵. ارزیابی مدل و Beam Search

پس از آموزش، مدل را بر روی مجموعه تست ارزیابی می‌کنیم. معیار استاندارد برای ترجمه ماشینی، BLEU score است که شباهت ترجمه تولید شده توسط مدل را با ترجمه‌های مرجع انسانی اندازه‌گیری می‌کند.
در مرحله استنتاج (inference)، به جای انتخاب صرفاً محتمل‌ترین کلمه در هر گام (greedy decoding)، از الگوریتم Beam Search استفاده می‌شود. Beam Search چندین دنباله احتمالی را به صورت موازی دنبال می‌کند و در نهایت دنباله‌ای را انتخاب می‌کند که بیشترین احتمال کلی را داشته باشد، که منجر به ترجمه‌های با کیفیت‌تر می‌شود.

پیاده‌سازی یک مدل Seq2Seq با Attention یک گام مهم در درک زیربنای سیستم‌های ترجمه ماشینی مدرن است. در حال حاضر، مدل‌های Transformer با بهره‌گیری از Attention و پردازش موازی، به عملکرد بهتری دست یافته‌اند و استاندارد فعلی در این حوزه محسوب می‌شوند.

پروژه عملی 3: شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER) با Bi-LSTM-CRF

شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition – NER) یک وظیفه بنیادی در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که هدف آن شناسایی و دسته‌بندی موجودیت‌های مهم در متن (مانند اسامی افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها، تاریخ‌ها، و غیره) است. به عنوان مثال، در جمله “تیم کوک مدیرعامل اپل در کالیفرنیا زندگی می‌کند”، NER باید “تیم کوک” را به عنوان شخص، “اپل” را به عنوان سازمان و “کالیفرنیا” را به عنوان مکان شناسایی کند. در این پروژه، ما به پیاده‌سازی یک مدل Bi-LSTM-CRF با PyTorch خواهیم پرداخت که یک معماری قدرتمند برای NER است.

۱. تعریف مسئله و انتخاب مجموعه داده

مسئله: شناسایی و دسته‌بندی موجودیت‌های نام‌گذاری شده در جملات انگلیسی.

مجموعه داده: از مجموعه داده CoNLL-2003 استفاده می‌کنیم که یک مجموعه داده استاندارد برای NER در زبان انگلیسی است. این مجموعه داده دارای چهار نوع موجودیت اصلی است: Person (فرد), Organization (سازمان), Location (مکان) و Miscellaneous (متفرقه). برچسب‌ها با فرمت BIO (Begin, Inside, Outside) ارائه می‌شوند، به عنوان مثال: `B-PER` (شروع موجودیت شخص)، `I-PER` (داخل موجودیت شخص)، و `O` (خارج از هر موجودیت).

۲. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها

داده‌های CoNLL-2003 معمولاً به صورت فایل‌های متنی با کلمات و برچسب‌های متناظر در هر خط ارائه می‌شوند. ما باید آنها را به توالی‌هایی از کلمات و توالی‌هایی از برچسب‌ها تبدیل کنیم.

• توکن‌سازی و ساخت واژگان: ابتدا واژگان کلمات و برچسب‌ها را از مجموعه داده می‌سازیم و هر کلمه/برچسب را به یک شناسه عددی نگاشت می‌کنیم.
• پدینگ (Padding): جملات دارای طول‌های متفاوتی هستند. برای پردازش دسته‌ای (batch processing)، جملات را با توکن پد (<PAD>) به یک طول مشخص پد می‌کنیم. همچنین برچسب‌ها نیز باید به همین ترتیب پد شوند.

        # فرض کنید data_loader تابعی برای بارگذاری و توکن‌سازی داده‌ها باشد
        # word_to_ix, tag_to_ix دیکشنری‌های نگاشت کلمات/تگ‌ها به شناسه‌های عددی
        # train_data, dev_data, test_data لیست‌هایی از (جمله, تگ‌ها)
        
        # تابع برای پدینگ و تبدیل به تنسور
        def prepare_sequence(seq, to_ix):
            idxs = [to_ix[w] for w in seq]
            return torch.tensor(idxs, dtype=torch.long)
        
        # مثال ساخت دیتاست (جزئیات بیشتر برای پدینگ و batching مورد نیاز است)
        train_sequences = []
        for sentence, tags in train_data:
            train_sequences.append((prepare_sequence(sentence, word_to_ix), prepare_sequence(tags, tag_to_ix)))
        
        # سپس از DataLoader استفاده می‌شود.
        

۳. معماری مدل: Bi-LSTM-CRF

این مدل دو جزء اصلی دارد:

• Bi-LSTM (Bidirectional Long Short-Term Memory):
  • ورودی‌ها (کلمات) ابتدا به بردارهای جاسازی (word embeddings) تبدیل می‌شوند.
  • این Embeddingsها به یک LSTM دوطرفه (Bidirectional LSTM) وارد می‌شوند. Bi-LSTM اطلاعات متنی را هم از گذشته (جلو به عقب) و هم از آینده (عقب به جلو) یک کلمه درک می‌کند. این به مدل اجازه می‌دهد تا یک نمایش غنی‌تر و متنی‌تر از هر کلمه در جمله ایجاد کند. خروجی Bi-LSTM، احتمال امتیاز (score) برای هر برچسب NER برای هر کلمه است.

        class BiLSTM_CRF(nn.Module):
            def __init__(self, vocab_size, tag_to_ix, embedding_dim, hidden_dim):
                super(BiLSTM_CRF, self).__init__()
                self.embedding_dim = embedding_dim
                self.hidden_dim = hidden_dim
                self.vocab_size = vocab_size
                self.tag_to_ix = tag_to_ix
                self.tagset_size = len(tag_to_ix)
                
                self.word_embeds = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
                self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim // 2,
                                    num_layers=1, bidirectional=True, batch_first=True)
                
                # Maps the output of the LSTM to tag space.
                self.hidden2tag = nn.Linear(hidden_dim, self.tagset_size)
                
                # CRF layer (needs custom implementation or a library like 'torchcrf')
                # For simplicity, we'll conceptualize it here.
        

• CRF (Conditional Random Field) Layer:
  • در حالی که Bi-LSTM امتیازاتی برای هر برچسب در هر موقعیت تولید می‌کند، CRF به مدل اجازه می‌دهد تا از وابستگی‌های بین برچسب‌های متوالی استفاده کند. به عنوان مثال، یک برچسب I-PER (داخل شخص) نباید هرگز مستقیماً پس از یک برچسب B-ORG (شروع سازمان) ظاهر شود. CRF با یادگیری ماتریس‌های انتقال (transition matrices) بین برچسب‌ها، این محدودیت‌های زبانی را در نظر می‌گیرد.
  • چرا CRF؟ اگر تنها از خروجی‌های Softmax یک LSTM استفاده می‌کردیم، هر برچسب به صورت مستقل پیش‌بینی می‌شد. CRF یک دیدگاه جهانی‌تر را در نظر می‌گیرد و بهترین دنباله از برچسب‌ها را برای کل جمله پیدا می‌کند که بیشترین امتیاز (score) را دارد. این به شدت کیفیت پیش‌بینی‌ها را بهبود می‌بخشد، به ویژه برای موجودیت‌های چند کلمه‌ای.

برای پیاده‌سازی CRF، معمولاً نیاز به یک پیاده‌سازی سفارشی یا استفاده از کتابخانه‌ای مانند torchcrf است. این لایه شامل محاسبه زیان برای یک دنباله برچسب‌ها (log-likelihood) و همچنین یک الگوریتم Viterbi برای پیدا کردن بهترین دنباله برچسب در زمان استنتاج است.

۴. حلقه آموزش

آموزش مدل Bi-LSTM-CRF شامل مراحل زیر است:

• زیان (Loss Function): تابع زیان برای CRF به گونه‌ای طراحی شده است که احتمال Log-Likelihood دنباله برچسب‌های صحیح را برای یک جمله ورودی به حداکثر برساند، در حالی که مسیرهای نامعتبر را جریمه کند.
• بهینه‌ساز (Optimizer): معمولاً Adam یا SGD.
• حلقه آموزش:
  • برای هر بچ از جملات و برچسب‌ها:
    • گرادیان‌ها را صفر کنید.
    • جملات را به Embeddings تبدیل کنید.
    • Embeddings را از طریق Bi-LSTM عبور دهید تا امتیازات (emissions) برای هر برچسب در هر کلمه به دست آید.
    • با استفاده از لایه CRF، زیان را محاسبه کنید (با در نظر گرفتن دنباله برچسب‌های هدف و امتیازات انتشار).
    • انتشار پس‌رو و به روزرسانی وزن‌ها.

        # Conceptual training loop for Bi-LSTM-CRF
        # model = BiLSTM_CRF(...)
        # optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # Or Adam
        
        for epoch in range(num_epochs):
            for sentence_batch, tags_batch in train_dataloader:
                model.zero_grad()
                
                # Compute loss. The CRF loss needs the scores from Bi-LSTM and the true tags.
                # It internally computes log-likelihood of the true path vs. all possible paths.
                loss = model.neg_log_likelihood(sentence_batch, tags_batch)
                
                loss.backward()
                optimizer.step()
                # print loss, evaluate on dev set etc.
        

۵. ارزیابی مدل

پس از آموزش، مدل را بر روی مجموعه تست ارزیابی می‌کنیم. معیارهای ارزیابی NER شامل Precision، Recall و F1-score است که برای هر نوع موجودیت و به صورت کلی محاسبه می‌شوند. توجه داشته باشید که این معیارها برای موجودیت‌های کامل (یعنی اگر فقط بخشی از موجودیت صحیح شناسایی شود، خطا محسوب می‌شود) محاسبه می‌شوند.

استنتاج (Inference): در زمان پیش‌بینی برای جملات جدید، از الگوریتم Viterbi (که بخشی از لایه CRF است) برای پیدا کردن محتمل‌ترین دنباله برچسب‌ها برای یک جمله استفاده می‌شود. این الگوریتم به طور کارآمد بهترین مسیر برچسب‌گذاری را از طریق شبکه CRF پیدا می‌کند.

مدل Bi-LSTM-CRF به دلیل توانایی خود در مدل‌سازی وابستگی‌های ترتیبی در متن (با Bi-LSTM) و همچنین درک محدودیت‌های زبانی بین برچسب‌ها (با CRF)، برای وظایف NER و سایر وظایف توالی‌گذاری برچسب (sequence tagging) بسیار مؤثر است. با این حال، همانند ترجمه ماشینی، مدل‌های مبتنی بر Transformer (مانند BERT با یک لایه خطی برای NER) نیز امروزه به نتایج بسیار خوبی دست می‌یابند و اغلب به دلیل استفاده از Embeddingsهای متنی و قدرت یادگیری انتقالی، انتخاب اول هستند.

نکات پیشرفته، بهینه‌سازی و چالش‌ها در پروژه‌های NLP

پس از پیاده‌سازی پروژه‌های NLP پایه، وقت آن است که به نکات پیشرفته‌تر، تکنیک‌های بهینه‌سازی و چالش‌های رایج در این حوزه بپردازیم تا مدل‌های قوی‌تر و پایدارتری بسازیم.

۱. افزایش داده (Data Augmentation) برای NLP

مدل‌های یادگیری عمیق به داده‌های زیادی نیاز دارند. در NLP، جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها می‌تواند پرهزینه و زمان‌بر باشد. افزایش داده (Data Augmentation) تکنیک‌هایی را برای تولید داده‌های آموزشی جدید و متنوع از داده‌های موجود فراهم می‌کند:

• جایگزینی مترادف (Synonym Replacement): جایگزینی کلمات با مترادف‌هایشان (با استفاده از WordNet یا Embeddings).
• جایگزینی کلمه تصادفی (Random Word Insertion/Deletion/Swap): اضافه کردن، حذف یا جابجایی تصادفی کلمات (با احتیاط برای حفظ معنا).
• ترجمه معکوس (Back-translation): ترجمه یک جمله به یک زبان دیگر و سپس برگرداندن آن به زبان اصلی. این روش می‌تواند تنوع زبانی را افزایش دهد.
• EDA (Easy Data Augmentation): مجموعه‌ای از ۴ تکنیک (SR, RI, RD, RS) که به طور مؤثر برای افزایش داده در NLP استفاده می‌شوند.
• استفاده از مدل‌های LLM برای تولید داده: با ظهور مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)، می‌توان از آنها برای تولید نمونه‌های آموزشی جدید یا بازنویسی جملات موجود با حفظ معنا استفاده کرد.

۲. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)

عملکرد مدل‌های Deep Learning به شدت به انتخاب ابرپارامترها (مانند نرخ یادگیری، اندازه بچ، تعداد لایه‌ها، ابعاد پنهان، نرخ Dropout و غیره) بستگی دارد. تکنیک‌های رایج برای تنظیم ابرپارامترها عبارتند از:

• جستجوی گرید (Grid Search): آزمایش تمام ترکیبات ممکن از ابرپارامترهای از پیش تعریف شده. (زمان‌بر برای فضای جستجوی بزرگ)
• جستجوی تصادفی (Random Search): انتخاب تصادفی ابرپارامترها از توزیع‌های مشخص. (اغلب کارآمدتر از Grid Search)
• بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization): استفاده از مدل‌های احتمالی برای راهنمایی در انتخاب ابرپارامترهای بعدی که احتمالاً عملکرد بهتری دارند. (کارآمدتر برای فضاهای جستجوی پیچیده)
• ابزارهایی مانند Optuna, Ray Tune, Weights & Biases: فریم‌ورک‌هایی که فرآیند تنظیم ابرپارامترها را خودکار و مدیریت می‌کنند.

۳. بهینه‌سازی محاسباتی و کارایی

مدل‌های NLP با یادگیری عمیق می‌توانند بسیار بزرگ و از نظر محاسباتی سنگین باشند:

• آموزش با دقت ترکیبی (Mixed Precision Training): استفاده از فرمت‌های عددی با دقت کمتر (مانند FP16) در کنار دقت کامل (FP32) برای سرعت بخشیدن به آموزش و کاهش مصرف حافظه GPU. PyTorch از طریق torch.cuda.amp این قابلیت را فراهم می‌کند.
• آموزش توزیع شده (Distributed Training): استفاده از چندین GPU یا حتی چندین ماشین برای آموزش مدل‌های بزرگ. PyTorch DDP (DistributedDataParallel) ابزاری قدرتمند برای این منظور است.
• استفاده از کتابخانه‌های بهینه شده: بهره‌گیری از کتابخانه‌هایی مانند Apex (NVIDIA) یا Fastai که شامل بهینه‌سازی‌های خاص برای Deep Learning هستند.
• Quantization: تبدیل وزن‌ها و فعال‌سازی‌های مدل به فرمت‌های عددی با دقت کمتر (مانند INT8) پس از آموزش (Post-training Quantization) یا در حین آموزش (Quantization Aware Training) برای کاهش حجم مدل و سرعت بخشیدن به استنتاج روی سخت‌افزارهای کم‌توان.

۴. استقرار مدل (Model Deployment)

تبدیل یک مدل آموزشی به یک سرویس قابل استفاده در تولید (production) چالش‌های خاص خود را دارد:

• TorchScript: ابزار PyTorch برای serializing مدل‌ها. TorchScript یک نمایش بهینه‌سازی شده از مدل شما را ایجاد می‌کند که می‌تواند مستقل از پایتون اجرا شود و برای استقرار در محیط‌های مختلف (مانند C++، موبایل، یا وب) مناسب است.
• ONNX (Open Neural Network Exchange): یک فرمت استاندارد برای نمایش مدل‌های Deep Learning. می‌توان مدل‌های PyTorch را به ONNX صادر کرد و سپس آنها را در فریم‌ورک‌های مختلفی (مانند ONNX Runtime) اجرا کرد که بهینه‌سازی‌های بیشتری برای استنتاج فراهم می‌کنند.
• APIهای وب (مانند Flask/FastAPI): برای ایجاد نقطه‌های پایانی (endpoints) RESTful برای مدل خود که بتوان از طریق درخواست‌های HTTP به آن دسترسی داشت.
• Containerization (مانD Docker): بسته‌بندی مدل و تمام وابستگی‌های آن در یک کانتینر برای اطمینان از سازگاری و قابلیت حمل‌پذیری در محیط‌های مختلف.

۵. چالش‌های اخلاقی و سوگیری در NLP

پروژه‌های NLP، به ویژه با مدل‌های یادگیری عمیق که بر روی داده‌های عظیم آموزش می‌بینند، می‌توانند سوگیری‌های (biases) موجود در داده‌های آموزشی را بازتاب داده و حتی تقویت کنند. این موضوع منجر به نتایج ناعادلانه یا تبعیض‌آمیز می‌شود:

• سوگیری جنسیتی، نژادی، فرهنگی: مدل‌ها ممکن است کلیشه‌های اجتماعی را یاد بگیرند (مانند هم‌جوارسازی “پزشک” با مرد و “پرستار” با زن).
• Fairness و Transparency: تلاش برای توسعه مدل‌هایی که منصفانه، شفاف و قابل تفسیر باشند.
• حریم خصوصی داده‌ها: استفاده از تکنیک‌هایی مانند Differential Privacy برای محافظت از حریم خصوصی داده‌های آموزشی.
• Robustness: مدل‌های NLP می‌توانند در برابر حملات متخاصمانه (adversarial attacks) آسیب‌پذیر باشند که منجر به تغییرات کوچک در ورودی و تغییرات بزرگ در خروجی می‌شود.

پرداختن به این چالش‌ها نیازمند رویکردی چند رشته‌ای و آگاهی مداوم از مسئولیت‌های اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی است.

۶. روندهای جدید و آینده NLP

• مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models – LLMs): مدل‌هایی مانند GPT-3, GPT-4, LLaMA که با میلیاردها پارامتر و بر روی حجم عظیمی از متن آموزش دیده‌اند و توانایی انجام وظایف متعددی را با “یادگیری چند-شات” (Few-Shot Learning) یا “صفر-شات” (Zero-Shot Learning) دارند.
• Prompt Engineering: هنر و علم طراحی ورودی‌های (prompts) مؤثر برای LLMs برای استخراج بهترین پاسخ‌ها بدون نیاز به تنظیم دقیق (fine-tuning) سنتی.
• Multimodal NLP: ترکیب اطلاعات متنی با سایر مدالیته‌ها مانند تصویر، ویدئو یا صوت برای درک جامع‌تر.
• استنتاج کارآمد LLMs: توسعه تکنیک‌هایی برای کاهش نیاز محاسباتی و حافظه LLMs برای استقرار آنها در سخت‌افزارهای محدودتر.

آگاهی از این نکات پیشرفته و چالش‌ها به شما کمک می‌کند تا پروژه‌های NLP خود را به سطح بالاتری ارتقا دهید و با پویایی این حوزه همگام شوید.

آینده پردازش زبان طبیعی و نقش PyTorch

در این مقاله، ما سفری جامع را از مفاهیم بنیادی پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری عمیق (Deep Learning) آغاز کردیم و با تمرکز بر PyTorch، سه پروژه عملی NLP شامل دسته‌بندی متن، ترجمه ماشینی، و شناسایی موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER) را مورد بررسی قرار دادیم. همچنین، به نکات پیشرفته، چالش‌ها و روندهای آینده در این حوزه پرداختیم.

شاهد بودیم که چگونه Word Embeddings به ماشین‌ها امکان درک معنایی کلمات را می‌دهند، RNNها و LSTMها با چالش‌های ترتیب در زبان مقابله می‌کنند، و چگونه ترنسفورمرها با مکانیسم توجه، انقلابی در توانایی مدل‌سازی وابستگی‌های پیچیده در متن ایجاد کرده‌اند. یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش دیده، به عنوان یک پارادایم غالب، توسعه پروژه‌های NLP را تسریع و عملکرد آنها را به طرز چشمگیری بهبود بخشیده است.

پایتورچ (PyTorch) با انعطاف‌پذیری، سادگی Pythonic و جامعه کاربری فعال خود، به عنوان یک ابزار قدرتمند و انتخابی محبوب در میان محققان و توسعه‌دهندگان NLP خود را اثبات کرده است. توانایی آن در ساخت و اشکال‌زدایی سریع مدل‌ها، آن را به گزینه‌ای ایده‌آل برای نوآوری و آزمایش در این حوزه تبدیل می‌کند.

آینده پردازش زبان طبیعی بی‌شک روشن و پر از نوآوری‌های بیشتر خواهد بود. ظهور مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و پتانسیل آنها برای تغییر نحوه تعامل ما با کامپیوترها، تنها آغاز راه است. هوش مصنوعی مولد (Generative AI) و کاربردهای آن در تولید محتوا، طراحی، و حل مسائل پیچیده، مرزهای جدیدی را برای NLP باز کرده است. با پیشرفت‌هایی در زمینه Multimodal NLP، مدل‌ها قادر به درک و تفسیر زبان در کنار سایر اشکال داده مانند تصاویر و صدا خواهند بود که به سمت هوش مصنوعی جامع‌تر و انسانی‌تر گام برمی‌داریم.

با این حال، چالش‌های اخلاقی، سوگیری‌های داده‌ای، نیاز به شفافیت و اطمینان از انصاف، همچنان نکات حیاتی هستند که جامعه NLP باید به آنها بپردازد. توسعه‌دهندگان و محققان باید با آگاهی کامل از تأثیرات اجتماعی فناوری‌های خود، به سمت ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مسئولانه و سودمند حرکت کنند.

امیدواریم این راهنما شما را با دانش و ابزارهای لازم برای شروع و پیشبرد پروژه‌های پردازش زبان طبیعی با یادگیری عمیق و پایتورچ مجهز کرده باشد. این حوزه به سرعت در حال تکامل است و با مطالعه مداوم، آزمایش و مشارکت در جامعه، می‌توانید به یکی از فعالان مؤثر در شکل‌دهی به آینده آن تبدیل شوید. اکنون زمان آن است که دانش خود را به عمل تبدیل کرده و گام‌های بعدی را در این دنیای هیجان‌انگیز بردارید.