本文将如何如何使用HuggingFace中的翻译模型。
HuggingFace是NLP领域中响当当的团体，它在预训练模型方面作出了很多接触的工作，并开源了许多预训练模型和已经针对具体某个NLP人物训练好的直接可以使用的模型。本文将使用HuggingFace提供的可直接使用的翻译模型。
HuggingFace的翻译模型可参考网址：https://huggingface.co/models?pipeline_tag=translation ，该部分模型中的绝大部分是由Helsinki-NLP（Language Technology Research Group at the University of Helsinki）机构开源，模型数量为1333个。
笔者将在PyTorch框架下使用HuggingFace的中译英模型和英译中模型。其中中译英模型的模型名称为：opus-mt-zh-en，下载网址为：https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-zh-en/tree/main；英译中模型的模型名称为opus-mt-en-zh，下载网址为：https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-en-zh/tree/main 。
首先我们先尝试中译英模型，即把中文翻译成英语，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./opus-mt-zh-en")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("./opus-mt-zh-en")
text = "从时间上看，中国空间站的建造比国际空间站晚20多年。"
# Tokenize the text
batch = tokenizer.prepare_seq2seq_batch(src_texts=[text])
# Make sure that the tokenized text does not exceed the maximum
# allowed size of 512
batch["input_ids"] = batch["input_ids"][:, :512]
batch["attention_mask"] = batch["attention_mask"][:, :512]
# Perform the translation and decode the output
translation = model.generate(**batch)
result = tokenizer.batch_decode(translation, skip_special_tokens=True)
print(result)
翻译结果如下：
["In terms of time, the Chinese space station was built more than 20 years later than the International Space Station."]
接着我们先尝试英译中模型，即把英文翻译成汉语，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./opus-mt-en-zh")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("./opus-mt-en-zh")
text = "In terms of time, the Chinese space station was built more than 20 years later than the International Space Station."
# Tokenize the text
batch = tokenizer.prepare_seq2seq_batch(src_texts=[text])
# Make sure that the tokenized text does not exceed the maximum
# allowed size of 512
batch["input_ids"] = batch["input_ids"][:, :512]
batch["attention_mask"] = batch["attention_mask"][:, :512]
# Perform the translation and decode the output
translation = model.generate(**batch)
result = tokenizer.batch_decode(translation, skip_special_tokens=True)
print(result)
翻译结果如下：
['就时间而言,中国空间站的建造比国际空间站晚了20多年。']
有了HuggingFace的transformers模块，我们使用起这些模型相当方便，同时也有很不错的翻译效果。
接着我们再接触一款工具，名称为shap。shap是Python开发的一个模型解释包，可以任何机器学习模型的输出。其名称来源于SHapley Additive exPlanation，在合作博弈论的启发下SHAP构建一个加性的解释模型，所有的特征都视为“贡献者”。对于每个预测样本，模型都产生一个预测值，SHAP value就是该样本中每个特征所分配到的数值。
我们尝试着使用shap模块来对翻译模型进行解释，可以看到shap可视化效果非常棒的解释界面，如下：
默认输出结果为翻译结果，如下：
模型解释的热力图效果如下：
从热力图中我们可以发现，空间站这个词语被翻译成space station。
同样，我们可以看到英译中模型的热力图解释效果，如下：
本次分享到此结束，感谢大家阅读~
2021年3月10日于上海浦东~