{"id":181008,"date":"2023-07-20T17:18:41","date_gmt":"2023-07-20T16:18:41","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=181008"},"modified":"2023-10-30T13:16:55","modified_gmt":"2023-10-30T12:16:55","slug":"nlp-language-translation-alles-was-du-wissen-musst","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/nlp-language-translation-alles-was-du-wissen-musst","title":{"rendered":"NLP Language Translation &#8211; Alles was du wissen musst"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"181008\" class=\"elementor elementor-181008\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-04629b7 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"04629b7\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fee1479 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fee1479\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\"><p>Heute pr\u00e4sentieren wir dir den vierten Teil unseres spannenden Berichts \u00fcber NLP.<\/p>\n<p>In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man einen \u00dcbersetzungsalgorithmus auf Python - auf Englisch \"machine translation\" - erstellt, mit dem man jedes Wort aus einer Ausgangssprache in eine Zielsprache aus den words embeddings \u00fcbersetzen kann.<\/p><\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6209537 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6209537\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53c25dc1 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"53c25dc1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Diese Art von<strong> Algorithmus<\/strong> zu implementieren, mag auf den ersten Blick etwas unklar erscheinen. Mathematisch gesehen ist es so, als w\u00fcrde man die <strong>\u00dcbereinstimmungsmatrix (oder Ausrichtungsmatrix)<\/strong> W finden, indem man das folgende Optimierungsproblem l\u00f6st:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-129a9e86 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"129a9e86\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"226\" height=\"68\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Word-translation_8-.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181018\" alt=\"\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5fa336ed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5fa336ed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Sei:<\/p><p>Od(R) ist die Menge der orthogonalen Matrizen (d. h. die Menge der Matrizen M mit reellen Koeffizienten, die invertierbar sind und so, dass \ud835\udc40-1=\ud835\udc40T ).<br \/>X und Y sind jeweils die<strong> Matrizen<\/strong>, die die Einbettungen der transparenten W\u00f6rter (z. B. table, television, radio, piano, telephone usw.) enthalten, die in der Ausgangssprache (Franz\u00f6sisch) und in der Zielsprache (Englisch) vorkommen. X und Y sind also die Matrizen mit den Einbettungen der franz\u00f6sischen und englischen W\u00f6rter.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1b80e970 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1b80e970\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Transparente W\u00f6rter sind f\u00fcr die Konstruktion des \u00dcbersetzungsalgorithmus entscheidend, da sie Bezugspunkte sind, die es erm\u00f6glichen, die beiden <strong>Vektorr\u00e4ume der Einbettungen<\/strong> nach Anwendung der Ausrichtungsmatrix W auszurichten. Mit anderen Worten: Die transparenten W\u00f6rter werden die geometrische Transformation zwischen den beiden Untervektorr\u00e4umen bestimmen.<\/p><p>\u00a0<\/p><p>Auch interessant:<\/p><table dir=\"ltr\" border=\"1\" cellspacing=\"0\" cellpadding=\"0\"><colgroup><col width=\"426\" \/><\/colgroup><tbody><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Gradient Boosting Algorithmen&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gradient-boosting-algorithmen\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/gradient-boosting-algorithmen\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Gradient Boosting Algorithmen<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;Dijkstra Algorithmus&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-der-dijkstra-algorithmus\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/was-ist-der-dijkstra-algorithmus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Dijkstra Algorithmus<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;t-sne-Algorithmus&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/t-sne-algorithmus\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/t-sne-algorithmus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">t-sne-Algorithmus<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;CAH Algorithmus ML Clustering&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering-fokus-auf-den-cah-algorithmus\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">CAH Algorithmus ML Clustering<\/a><\/td><\/tr><tr><td data-sheets-value=\"{&quot;1&quot;:2,&quot;2&quot;:&quot;3 ML Algorithmen die du kennen solltest&quot;}\" data-sheets-hyperlink=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\"><a class=\"in-cell-link\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/3-machine-learning-algorithmen-fuer-deinen-job\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">3 ML Algorithmen die du kennen solltest<\/a><\/td><\/tr><\/tbody><\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30f8f84 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"30f8f84\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-226ccac2 elementor-widget elementor-widget-menu-anchor\" data-id=\"226ccac2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"menu-anchor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\nbody.elementor-page .elementor-widget-menu-anchor{margin-bottom:0}<\/style>\t\t<div id=\"matriceembedding\" class=\"elementor-menu-anchor\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-47dc4537 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"47dc4537\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00dcbrigens, was ist eine Embedding-Matrix eigentlich?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-40c4a60a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"40c4a60a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um zu erkl\u00e4ren, was eine Embedding-Matrix ist, nehmen wir die folgenden drei S\u00e4tze:<\/p><ul><li>Als der Arbeiter weg war.<\/li><li>Als der Fischer weg war.<\/li><li>Wenn der Hund weg ist.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-171e45d5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"171e45d5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Angenommen, wir kennen die Bedeutung der W\u00f6rter &#8222;Arbeiter&#8220;, &#8222;Fischer&#8220; und &#8222;Hund&#8220; nicht, aber wir k\u00f6nnen sagen, dass diese drei S\u00e4tze bis auf ein Wort identisch sind.<\/p><p>Da die<strong> Kontexte \u00e4hnlich sind, k\u00f6nnten wir folgern,<\/strong> dass es eine gewisse \u00c4hnlichkeit zwischen &#8218;Arbeiter&#8216;, &#8218;Fischer&#8216; und &#8218;Hund&#8216; gibt.<\/p><p>Wenn wir diese Idee auf einen ganzen Korpus anwenden, k\u00f6nnten wir auf diese Weise die Beziehungen zwischen mehreren W\u00f6rtern definieren.<\/p><p>Eine Frage bleibt jedoch: Wie lassen sich diese Beziehungen am besten darstellen? Das Konzept der Einbettungsmatrix wurde entwickelt.<\/p><p>Der <strong>Einfachheit halber<\/strong> stellen wir uns vor, dass jedes Wort und seine Bedeutung in einem abstrakten dreidimensionalen Raum dargestellt werden k\u00f6nnen.<\/p><p>Konzeptuell bedeutet dies, dass alle W\u00f6rter als singul\u00e4re Punkte in einem dreidimensionalen Raum existieren und jedes Wort eindeutig durch seine Position in diesem Raum definiert werden kann, der durch drei Zahlen (x, y, z) beschrieben wird.<\/p><p>In<strong> Wirklichkeit ist die Bedeutung<\/strong> eines Wortes jedoch zu kompliziert, um einfach in einem dreidimensionalen Raum beschrieben zu werden, und in der Regel braucht man fast 300 Dimensionen, um ein Wort und seine Bedeutung vollst\u00e4ndig zu definieren.<\/p><p>Der Vektor aus 300 Zahlen, der ein bestimmtes Wort identifiziert, wird als das Embedding dieses Wortes bezeichnet.<\/p><p>Letztendlich ist eine Embedding-Matrix nichts anderes als eine Matrix, die eine Vielzahl von W\u00f6rtern und ihre entsprechenden Embeddings enth\u00e4lt. Hier ist ein Beispiel f\u00fcr eine englische Embedding-Matrix:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2d32819e elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2d32819e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"512\" height=\"176\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Word-translation_3-.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-181019\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Word-translation_3-.png 512w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/07\/Word-translation_3--300x103.png 300w\" sizes=\"(max-width: 512px) 100vw, 512px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-73edd3c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"73edd3c\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f9f316b elementor-widget elementor-widget-menu-anchor\" data-id=\"f9f316b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"menu-anchor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"algorithme\" class=\"elementor-menu-anchor\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-63f1ce1 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"63f1ce1\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Implementierung eines \u00dcbersetzungsalgorithmus und seine Grenzen<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50f5cb2 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"50f5cb2\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Abschnitt werden wir einen <strong>\u00dcbersetzungsalgorithmus implementieren<\/strong> und versuchen, sowohl seine St\u00e4rken als auch seine Schw\u00e4chen zu bestimmen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cad2419 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"cad2419\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\"><u>Schritt 0:<\/u><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e974cde elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e974cde\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Abruf von zwei vorab trainierten franz\u00f6sischen und englischen U1- und U2-Embedding-Matrizen auf Common Crawl und Wikipedia mithilfe von fastText.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-90c1446 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"90c1446\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"2438\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-02.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-11990\" alt=\"embedding\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-02.png 2560w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-02-300x286.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-02-1024x975.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-02-768x731.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-02-1536x1463.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">U1 und U2 Embedding-Matrix<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b26ff78 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"b26ff78\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/garybedoucha\/4ea1873b00971dbda24e58a20773f89d.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0b56d7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"d0b56d7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\"><u>Schritt 1:<\/u><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e1381c8 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e1381c8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Zun\u00e4chst m\u00fcssen wir ein zweisprachiges W\u00f6rterbuch (z. B. Franz\u00f6sisch-Englisch) definieren, das alle transparenten W\u00f6rter enth\u00e4lt, die in den beiden Vokabularen enthalten sind. Sobald wir dieses erhalten haben, m\u00fcssen wir die<strong> X- und Y-Embedding-Matrizen<\/strong> erstellen, die jeweils den franz\u00f6sischen und englischen Matrizen entsprechen, die die Embeddings enthalten, die mit den W\u00f6rtern des zuvor definierten zweisprachigen W\u00f6rterbuchs verbunden sind.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5c89539 elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"5c89539\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/garybedoucha\/e945b8353e682615808ea7d6a4da1a40.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3c0fffc elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3c0fffc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\"><u>Schritt 2:<\/u><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a97688d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"a97688d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"4961\" height=\"4726\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-01.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-11991\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-01.png 4961w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-01-300x286.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-01-1024x975.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-01-768x732.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-01-1536x1463.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 4961px) 100vw, 4961px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Erkl\u00e4rendes Schema zu Schritt 2<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-52f1b5c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"52f1b5c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Das Ziel dieses zweiten Schritts ist es, die Anwendung W (Matching-Matrix) zu finden, die den <strong>Quellwortvektorraum (z. B. Franz\u00f6sisch) auf den Zielwortvektorraum (z. B. Englisch) projiziert.<\/strong><\/p><p>Es ist offensichtlich, dass diese Methode umso besser funktioniert, je \u00e4hnlicher die Struktur der Einbettungsr\u00e4ume ist (was hier bei Englisch und Franz\u00f6sisch der Fall ist).<\/p><p>Wie wir in der Einleitung gesehen haben, ist W* = argmin || WX &#8211; Y || unter der Bedingung, dass W eine orthogonale Matrix ist.<\/p><p>Wir k\u00f6nnen unter <strong>Verwendung der Orthogonalit\u00e4t<\/strong> und der Eigenschaften der Spur einer Matrix beweisen, dass<\/p><p>W*=UVT mit U\u03a3VT = SVD (YXT).<\/p><p>Dabei ist SVD die Singul\u00e4rwertzerlegung einer Matrix (Verallgemeinerung des Spektraltheorems, das besagt, dass alle orthogonalen Matrizen durch eine orthonormale Basis von Eigenvektoren diagonalisiert werden k\u00f6nnen).<\/p><p>Aufgrund des vorherigen Ergebnisses ist das Finden von W einfach die Singul\u00e4rwertzerlegung der Matrix \ud835\udc4c\ud835\udc4bT.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-178a82a elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"178a82a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/garybedoucha\/49cc5f5c1d4c7f6f756d3394dff8ba95.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a3287bc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a3287bc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier ist die Matrix W, die du als Ausgabe des Codes erh\u00e4ltst:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db89673 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"db89673\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"504\" height=\"193\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/Word-translation_7-.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-11357\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/Word-translation_7-.png 504w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/Word-translation_7--300x115.png 300w\" sizes=\"(max-width: 504px) 100vw, 504px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Erhaltene W-Matrix<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-17b3103 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"17b3103\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-medium\"><u>Schritt 3:<\/u><\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8f9cc6c elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8f9cc6c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"2560\" height=\"2438\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-03.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-11989\" alt=\"embedding\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-03.png 2560w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-03-300x286.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-03-1024x975.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-03-768x731.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-03-1536x1463.png 1536w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/illustration_vector-03-2048x1951.png 2048w\" sizes=\"(max-width: 2560px) 100vw, 2560px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Anwendung der Matrix W auf den Vektorraum der Einbettungen franz\u00f6sischer W\u00f6rter<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5b00da3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5b00da3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sobald wir die Alignment-Matrix W erhalten haben, k\u00f6nnen wir nun die englische<strong> \u00dcbersetzung eines beliebigen Wortes<\/strong> finden, das im deutschen Wortschatz vorkommt, indem wir die n\u00e4chsten Nachbarn der Quellw\u00f6rter im Zielwortvektorraum identifizieren.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-645362e elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"645362e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/garybedoucha\/cb81402a8eebebe155a44b2d9f03a389.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2228321 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2228321\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier sind die Ergebnisse (jeweils 3 englische Begriffe, die der \u00dcbersetzung am n\u00e4chsten kommen, und die Wahrscheinlichkeit, dass sie mit dem zu \u00fcbersetzenden Wort \u00fcbereinstimmen):<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8acb16f elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8acb16f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"274\" height=\"298\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/Word-translation_5-.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-11359\" alt=\"Word translation\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Ergebnis des konstruierten \u00dcbersetzungsalgorithmus<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e88058 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6e88058\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wie wir sehen k\u00f6nnen, ist dieser Algorithmus ziemlich leistungsstark und kann als \u00dcbersetzer von Franz\u00f6sisch-Englisch-W\u00f6rtern dienen.<\/p><p>Wir k\u00f6nnten versuchen, diese Art von Algorithmus zu verwenden, um einen ganzen Text zu \u00fcbersetzen:<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-50ba66a elementor-widget elementor-widget-shortcode\" data-id=\"50ba66a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"shortcode.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-shortcode\"><script src=\"https:\/\/gist.github.com\/garybedoucha\/1c48d2a19c9023d2f4a6d9bc2b3aaa6c.js\"><\/script><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1ecfd1c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1ecfd1c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier ist das Ergebnis<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-358ed2d elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"358ed2d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"824\" height=\"21\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/Word-translation_9.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-11364\" alt=\"Word translation\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/Word-translation_9.png 824w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/Word-translation_9-300x8.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2020\/10\/Word-translation_9-768x20.png 768w\" sizes=\"(max-width: 824px) 100vw, 824px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0053c58 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0053c58\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Angesichts der<strong> unterschiedlichen Sprachstrukturen im Franz\u00f6sischen und Englischen<\/strong> (z. B. die Reihenfolge Substantiv-Adjektiv im Franz\u00f6sischen, Adjektiv-Name im Englischen) ist eine Wort-f\u00fcr-Wort-\u00dcbersetzung nicht optimal. Au\u00dferdem k\u00f6nnen wir feststellen, dass unser \u00dcbersetzungsalgorithmus bei W\u00f6rtern wie: de, en, un, une, etc. nicht funktioniert.<\/p><p>Wie wir bereits vermutet haben, ist die Wort-f\u00fcr-Wort-\u00dcbersetzung nicht die beste Methode, um einen Text zu \u00fcbersetzen. Eine m\u00f6gliche L\u00f6sung w\u00e4re die Verwendung eines Seq2seq- (oder <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/bert\">BERT<\/a>-) Ansatzes, dem wir in K\u00fcrze einen eigenen Artikel widmen werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-59d1e6b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"59d1e6b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Hat dir dieser Artikel gefallen?<\/p><p>M\u00f6chtest du mehr \u00fcber <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/deep-learning-oder-tiefes-lernen-was-ist-das-denn\">Deep Learning<\/a> erfahren?<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-23f42f8 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"23f42f8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Entdecke unsere Weiterbildungen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Heute pr\u00e4sentieren wir dir den vierten Teil unseres spannenden Berichts \u00fcber NLP. In diesem Artikel werden wir uns ansehen, wie man einen \u00dcbersetzungsalgorithmus auf Python &#8211; auf Englisch &#8222;machine translation&#8220; &#8211; erstellt, mit dem man jedes Wort aus einer Ausgangssprache in eine Zielsprache aus den words embeddings \u00fcbersetzen kann. 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