Chào mọi người, hôm nay mình sẽ chia sẻ với mọi người một chút kinh nghiệm “xương máu” của mình trong việc tạo ra một từ điển dịch câu tiếng Việt sang tiếng Anh. Nghe thì có vẻ “xịn xò” nhưng thực ra quá trình làm cũng “lên bờ xuống ruộng” lắm đấy!
Bắt Đầu Từ Con Số Không
Mình bắt đầu bằng việc tìm kiếm các công cụ dịch thuật online. Đơn giản vì mình nghĩ, chắc chắn có nhiều trang web làm được việc này rồi, tội gì mình phải “phát minh lại cái bánh xe” làm gì cho mệt.
Thế là mình thử nghiệm một loạt các công cụ, từ Google Dịch, Microsoft Translator, đến mấy trang web ít tên tuổi hơn. Kết quả thì… hên xui. Có câu dịch nghe rất “nuột”, có câu thì sai be bét, đọc mà cười ra nước mắt.
Đi Sâu Vào “Hang Cọp”
Không bỏ cuộc, mình quyết định “mổ xẻ” xem các công cụ này hoạt động như thế nào. Mình bắt đầu tìm hiểu về các thuật toán dịch máy, nào là dịch dựa trên quy tắc, dịch thống kê, rồi đến dịch máy học sâu (deep learning) các kiểu. Nghe thì “hàn lâm” vậy thôi, chứ thực ra mình cũng chỉ hiểu “sương sương” thôi à.
Sau khi “ngâm cứu” một thời gian, mình nhận ra rằng, để có một từ điển dịch câu “ngon lành”, mình cần phải có một bộ dữ liệu (corpus) đủ lớn và chất lượng. Bộ dữ liệu này bao gồm các cặp câu song ngữ Việt – Anh, càng nhiều càng tốt, và phải được dịch chuẩn xác.
“Vật Lộn” Với Dữ Liệu
Đây có lẽ là giai đoạn “khó nhằn” nhất. Mình bắt đầu thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau: từ các trang web song ngữ, từ các bộ phim có phụ đề, từ các bài báo, tài liệu… Nói chung là “thấy gì có chữ là gom hết”.
Nhưng mà, gom dữ liệu về đã khó, xử lý nó còn khó hơn. Dữ liệu “thô” thường rất “lộn xộn”, có nhiều câu sai ngữ pháp, sai chính tả, dịch không sát nghĩa… Mình phải “lọc” dữ liệu, “sửa” lỗi, rồi “chuẩn hóa” lại. Công việc này tốn rất nhiều thời gian và công sức, nhiều lúc mình muốn “bỏ của chạy lấy người” luôn.
“Lên Đỉnh” Và “Về Làng”
Sau khi có một bộ dữ liệu “tạm ổn”, mình bắt đầu xây dựng mô hình dịch máy. Mình sử dụng một số thư viện mã nguồn mở như TensorFlow, PyTorch để “huấn luyện” mô hình. Quá trình này cũng “hên xui” không kém, có lúc mô hình chạy “ngon”, có lúc thì “dở chứng”.
- Thử nghiệm và hiệu chỉnh:
Mình liên tục thử nghiệm, điều chỉnh các tham số của mô hình, “thêm mắm thêm muối” vào bộ dữ liệu, để cải thiện chất lượng dịch. Có những lúc, mình thức đến 2-3 giờ sáng để “canh” mô hình chạy, chỉ mong nó đừng “đổ bệnh” giữa chừng.
Cuối cùng, sau bao nhiêu “mồ hôi nước mắt”, mình cũng tạo ra được một từ điển dịch câu tiếng Việt sang tiếng Anh “kha khá”. Tuy chưa thể so sánh với các công cụ “xịn xò” trên thị trường, nhưng mình cũng “tự hào” vì đã “vượt qua chính mình”.
Đó là toàn bộ quá trình “vật lộn” của mình với dự án này. Hy vọng chia sẻ của mình sẽ giúp ích cho những bạn nào có ý định “dấn thân” vào lĩnh vực này. Chúc các bạn thành công!
Bản quyền: Hình ảnh và nội dung bài viết này được lấy từ Internet. Nếu có bất kỳ vi phạm nào, vui lòng liên hệ với tôi để xóa!
